U-NEXTは、2007年にサービスを開始した動画配信サービスのパイオニア。「ひとりひとりに、最高の時間を配信する。」 をミッションに、いま次のステージに進むべく、新たなメンバーを積極採用しています。会社についての情報はコーポレートサイトもぜひご覧ください。
U-NEXT キャリア
U-NEXTは、2007年にサービスを開始した動画配信サービスのパイオニア。「ひとりひとりに、最高の時間を配信する。」 をミッションに、いま次のステージに進むべく、新たなメンバーを積極採用しています。会社についての情報はコーポレートサイトもぜひご覧ください。
NIPS 2016参加報告 - Qiita
先週スペインのバルセロナで開催された機械学習のトップ会議NIPS 2016に参加してきました。論文はWebで公開されているので誰でも読むことができますが、口頭発表を聞いたりポスター発表のディスカッションに参加したり休憩時間中の会話などからも学びがあるため、最先端の研究を知るために参加する意義は失われていないように思います。 NIPSの参加者は指数的に増加していると言われており、今年は5000人（！）の参加者がいました。当然論文の査読も厳しく、採択率は20％前後と言われています。分野のトレンドとしてはディープラーニングのブームが続いていますが、認識系はかなり成熟してきたのでGANなどの生成系と強化学習や外部記憶との組み合わせに中心が移ってきているようです。特に強化学習は会議中にシミュレーション環境のOpen AI UniverseとDeepMind Labが公開され、熱気を感じました。 50
私がXamarinを選びたい理由 - nuits.jp blog
よくよく考えたら、私１個もXamarinアプリを完成させたことないので、初心者だと思います。 てことで本エントリーは[初心者さん・学生さん大歓迎！] Xamarin その2 Advent Calendar 2016 - Qiitaの12月13日分になります。 明日はmuak_xさんです。よろしくお願いします！ なお、本エントリーは「私がXamarinを選びたい理由」ということで、あまり技術的な話ではないです。ポエムです！ポエム！ さて、個人の趣味は別として、私が仕事で使いたい一番の理由は実のところ 「スマートデバイスのクロスプラットフォーム開発環境」としてのXamarin にはありません。 一般向けの「Xamarinはいいぞ！」はさておき、自分自身がなぜXamarinにフォーカスしたいのか？自分の都合を書いてみたいと思います。 泥臭い話になりますが、たまにはそういうのも良いかと思い書いてみ
機械学習のための数学 〜1次方程式と線形変換, マージンの距離〜 - Web Developer's Struggle Memories
本投稿は機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016の12日目です！ 近年、機械学習が物凄く話題になっており、それに付随して数学を学ぼう！っていう流れも出てきているので、数学好きな私としては嬉しい限りです。 はじめに 色んな所で騒がれている機械学習ですが、今やたくさんのツールやフレームワークが登場しているため、 原理や理論を知らなくても良いんじゃね？って声もちらほら聞きますが、個人的には「そんなことはないよ！」って思っています。 知らないままブラックボックスのまま使うことは、何かあった場合自分たちでは何もできないし、応用しようにもできないことになります。 そもそも機械学習って何なのかを知らないと、この技術を使うことすらできないかな〜って思います。 今回はタイトルにもあるように、その機械学習そのものに触れるのではなく、機械学習の原理を学ぶため
ワンライナー使いだしたら、作業が簡単になった話 - Qiita
はじめに 「新人AdventCalendar2016」10日目の記事です。 過去の学生時代の苦労が、上司のアドバイスによって、あっという間に解決された話です。 これまで 昨年度まで大学生やっていた私。自然言語処理を主にしていたので、とりあえずperlを使っていました。 perlでプログラミングして、TwitterAPI叩いてデータ集めて、データ眺めて分析といった作業。そのときの自分に教えたいテクニック。 そう、ワンライナーで書くこと。 ここから紹介することは、「おいおい、それくらい当たり前だろ」と言われることばかりを列挙しています。新人というPowerWordで流してください。 環境 Windows7 32bit CentOS-7 64bit VirtualBoX 劇的ビフォー・アフター 文字列置換
このPHP拡張がすごい！2017
This document summarizes several PHP extensions categorized into areas like authentication, caching, databases, encryption and more. Each extension is briefly described with links to GitHub repositories or PECL pages showing the maintainer, latest release and initial release. The extensions range from 2013 to 2016 and provide features such as Kerberos authentication, local caching, Redis access, e
【野球Hack】PythonとJupyterで「一球速報」っぽいモノを作る(MLB編) #pyhack - Lean Baseball
この記事は,「jupyter notebook Advent Calendar 2016」 12/15のネタとなります(といいつつ当日書けそうにないので前倒しで公開します). 先日(12/10)のPython mini Hack-a-thon(71回目)にて, Jupyterとメジャーリーグ一球速報データを用いた一球速報っぽいモノを作る！ という目標を立てて色々とやっていて,一定の成果が出たので公開したいと思います. Starting Member はじめに Who am I? 完成イメージ&コード 今回使ったモノ 【おさらい】野球のストライクゾーンについて Pitch f/xデータの座標系仕様(ざっくり) Jupyter + pandas + matplotlib(seaborn)で実装 まとめ&次の方へ 【Appendix】今回,参考にした書籍 はじめに この記事内の統一ルールです.
[機械学習]本番導入までの道のり - zuqqhi2 Tech Memo
はじめに この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 機械学習のアルゴリズムに関する記事は検索すればたくさん見つけることができます。 しかし、実際にどのように仕事で導入しどのように運用するのかについての記事は少ないように思います。 私は過去に２つほど機械学習を用いたプロジェクトを企画からリリースまで行いました。 そして、今新たにもう１つ機械学習を用いたプロジェクトを立ち上げようとしています。 過去の２つは既存システムに機械学習アルゴリズムを導入したもの、今進行しているのは機械学習がなければ成り立たないシステムの構築です。 十分な経験を持っているとは言えませんが、それなりにたくさんの学びがあったので、誰かの参考になればと思い共有させていただきます。 ちなみに、個々の手法の詳しい解説は他のサイトに任せて、この記事では本番リリース
![[機械学習]本番導入までの道のり - zuqqhi2 Tech Memo](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a498cd72ceb925fbda3819cb604a1e2b1310ca9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fzuqqhi2.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F12%2Fad_system_with_learning_data-2.png)
Deep Learningを用いたサービスまとめ(国内&海外) - Qiita
はじめに Liaroという会社をやってます、花田です。 最初は何か書いて動かそうと思ったのですが、言うて既存の有名所のモデル実装して試して終わりになってしまうので面白くないなと。 なんかそういうのは研究されてるようなもっと詳しい方々がやったほうが見てる方が勉強になるのでそちらはお任せして。仕事柄、普段から海外サービスも含めAIを謳っているものはチェックしているほうなのでそれらをまとめようかなと。 普段メモ書きで残していたものなので雑なのはご了承下さい。 気になった会社/サービスまとめ 画像認識系 Clarifai ニューヨーク：有名どころ。純粋なる画像認識エンジンを開発。動画をアップすると各シーンに写っているものをタグ付けしてくれる。動画像解析APIを提供。 https://www.clarifai.com/ http://wired.jp/2015/02/10/incredible-ai
絵で理解するWord2vecの仕組み - Qiita
皆さん、Word2vec の仕組みはご存知ですか？ Word2vec は gensim や TensorFlow で簡単に試せるので使ったことのある方は多いと思います。しかし、仕組みまで理解している方はそう多くないのではないでしょうか。そもそも本家の論文でも内部の詳細については詳しく解説しておらず、解説論文が書かれているくらいです。 本記事では Word2vec のモデルの一つである Skip-Gram について絵を用いて説明し、概要を理解することを目指します。まずは Skip-Gram がどのようなモデルなのかについて説明します。 ※ 対象読者はニューラルネットワークの基礎を理解しているものとします。 どのようなモデルなのか？ Skip-Gram はニューラルネットワークのモデルの一つです。Skip-Gram は２層のニューラルネットワークであり隠れ層は一つだけです。隣接する層のユニット
新Google翻訳をAPIから呼び出して、未翻訳の技術書読みまくるマンになる(1) - Qiita
こんにちはー。 11/16に新google翻訳が発表されました。 pythonから新Google translate apiを叩いて新翻訳結果が取得できましたので、やり方簡単にまとめます。 この内容はPython mini-Hack-a-Thon 第71回の発表物です。 前書き 基本的には、Googleの手順通りの内容です。英語バリバリ読める人はそちらを見てください。 (そもそも英語ができないからこんな記事を書いている！) Google Cloud Pratform(GCP)に触ること自体が初なので、試行錯誤しながらガチャガチャいじった結果です、あまりきれいに纏まっていません。 もっとうまいやり方ご存知の方は、ぜひより良い記事ををお願いしますね。 環境 windows10 python3 pyCharm cmd 手順 GCPサインアップ クレジットカード登録必須？ GCPでプロジェクトを作
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