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機械学習を使ってUI自動テストをサイト間で再利用する - DeNA Testing Blog
SWETの薦田（@toshiya-komoda）です。 今回は第3回目の記事で言及させていただいた機械学習とUIテストに関して実験的に進めている技術開発について紹介させていただこうと思います。 この記事で紹介している内容の実装はGitHubにアップロードしていますので、もし興味がある方はこちらも覗いてみていただければと思います。 こちらはTensorFlow Advent Calender 2017第７日目の記事にもなっています。機械学習の実装の中でKerasを用いてます。 とりあえずデモ 最初に以下のデモ動画をご覧いただきたいです。会員登録フォームに対する自動テストのデモです。各入力欄に適切な情報を入力しつつ、パスワード欄にだけ'weak'という不正なパスワード文字列を入力して、バリデーションで弾かれることを確認するテストです。デモでは入力欄に値を埋める部分を、Chrome Extens
機械学習でGIGAZINEの関連記事を自動生成するサーバーを作ってみました
6月になってからGIGAZINEの記事末尾部分に入っている「関連コンテンツ」がGoogle AdSenseを利用したものから、自前で開発した機械学習サーバーを使った仕組みに入れ替わりました。 ◆自前の関連記事自動生成システム＆機械学習サーバーを開発した理由 理由はシンプルで、以前に利用していたGoogle AdSenseによる関連記事自動生成「関連コンテンツ」の精度があまり高くなかったためです。精度が低い理由については、直接GoogleのAdSenseを担当するエンジニアにGoogleハングアウトで話をする機会を得た際に質問してある程度の原因を聞いており、結果的には「これは自前で作った方が後々のことを考えても十分、アリだろう」と判断できたから、ということになります。 また、Googleのサイトにも書いてあるように、関連記事を適切に表示することで「平均的なおすすめの関連コンテンツでページビュ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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