Amazon Prime Musicを使った初期衝動でApple Musicの自動更新を停止したお話 - そのドアを開けたらゾンビがいる
突然来ましたね、Amazon Prime Music。言わずもがな、Amazonプライム会員なら無料で使える音楽ストリーミングサービスです。 Amazon.co.jp | Prime Music | 音楽聴き放題 他の定額音楽サービスと同様、再生環境はパソコン、iPhoneやAndroid端末、さらにAmazon Fire TVにも対応しています。私、Amazonプライム会員ですのでプライム・ビデオ同様なんの迷いもなくiPhoneに上記のアプリをインストールしました。 で、UIやラインナップを観たり、アルバムをダウンロードしてみたりMacと使い比べてみたりしてたのですが、その結果、このエントリのタイトルのような衝動にかられました。これ、十分良いっしょ？ 提供している曲数100万曲以上という数値だけでは、自分が聴きたくなる（今まで聴いていた＋新たに出会いたい）ものがあるかどうかの判断はなかな
『MatrixFacorization を使った評価予測 ―アルゴリズムシリーズ 3―』
お昼は昭和食堂 ( 秋葉原 ) の290円弁当がデフォルトの Hattori です。安！ 今回は前回に引き続き、推薦の話をしようと思います。 前回はアクセスログを使って関連するアイテム ( 芸能人 ) を推薦するという話だったのですが、今回は明示的な評価データがある場合に、それを使って、ユーザーの未評価アイテムの評価予測をするという話をします。 例えば、世の中の大半のレビューサイトにはユーザーの5つ星評価を投稿できるしくみがあります。Amazon、食べログ、PlayStation Network ( ゲームレビュー ) などなど例をあげればキリがありませんが、そういったユーザーがつけてくれた５つ星のデータを使って、ユーザーの好みのアイテムを推薦しようという話です。 実はこういった話は学術的には典型的なテーマになっていて、手法もほぼ確立されています。具体的には "協調フィルタリング" という
カエルでもわかる！Spark / MLlib でやってみる協調フィルタリング（前編） - ALBERT Engineer Blog
はじめに 当ブログでは Apache Spark プロジェクトの機械学習ライブラリ MLlib について何度か取り上げました。 Spark / MLlib の K-means を Java から利用してみる Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 今回のエントリでは MLlib の協調フィルタリングについて書きます。 アルゴリズムの簡単な解説と Java からの利用方法、性能評価実験などの話をします。 Spark 1.1.0 が9月にリリースされてからしばらくたってしまいましたが、1.1.0 から実装された機能も紹介します。 少し長くなるので前・後編に分かれます。 以下では Spark 1.1.0 を想定しますが、このあたりは今も発展中であり、以降のバージョンではまた違う話になっている可能性が高いのでご注意ください。 MLlib における協調フィルタリング
Matrix Factorizationとは - Qiita
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。 \vec{user_{1}} = (4, 5,
【D.J.FulltonoのCrazy Tunes】Vol.6 トラックスマンが世界に伝えようとしている〈なにか〉 | Mikiki by TOWER RECORDS
トラックスマンの元にDJファンクから電話があり、こう聴かれた。 〈お前どうやって日本でそんなに人気者になった?〉 2人は10代の頃からの遊び仲間。一緒に車に乗ってロン・ハーディのDJを聴きに行っていたのだとか。しかし、DJファンクは90年代に入ってから世界中で人気者になり、片やトラックスマンはDJファンクらが所属するダンスマニア・レコードの手伝いをしながら地元のシカゴでDJをし、リリースされない曲をひたすら作り続ける音楽漬けの毎日を送った。ところが2010年代に入り、40歳を迎えたトラックスマンはシカゴ・ゲットーで培った経験と知識を武器に、世界を舞台に躍進しはじめる。 さて今回は、3度目の来日を目前に控えたトラックスマンの足跡を辿ってみようと思います。 トラックスマンがDJを始めたのはハウス・ミュージック夜明け前の81年、なんと当時まだ10歳。クラブにはまだ出入りできない年齢でした。ハウス
平野レミさんが想像で料理する無謀な動画を森永が公開 料理経験ほぼなしのDJ KOOさんも出演でカオス
まるごと1本のブロッコリーを皿に立てたり（関連記事）、野菜をキャベツにぶすぶす刺して盛り付けたり（関連記事）と豪快過ぎる料理でおなじみ、平野レミさん。 森永製菓が、そんな平野さんとほぼ料理経験のないDJ KOOさんを起用したPR動画「平野レミとDJ KOOの『料理はイマジネーション！』」を公開しました。森永製菓の製品「半熟ショコラ」の名前をお題に、そこから平野レミさんが想像したオリジナルレシピを紹介するというコンセプト。普通の料理が完成する気がまったくしない。 動画が取得できませんでした いったい、どんなレシピが登場するのでしょうか 平野さんの想像力を生かして料理を作ります 動画内で作ったのは、チョコレートやマシュマロなどを使用したショコラ。平野さんはKOOさんに指示を出しながら、スピーディーに調理を進めていきます。湯せんしたチョコレートに入れるマシュマロを切るよう、KOOさんに言ったにも
【前編】サイボウズ式に学ぶ、「製品のPRにはつなげない」オウンドメディア運営術 | SELECK
今回のソリューション：【オウンドメディア】 従来、企業のWebマーケティングの主力であったのはメディアに対する広告出稿だ。しかし近年、多くの企業は、顧客との直接的な関係性を築く「オウンドメディア（自社メディア）」に関心を寄せるようになった。 マス広告と顧客の多様性のギャップを埋め、高い投資対効果を狙う手法として注目が集まるオウンドメディアだが、日本ではまだまだその成功事例は少ない。 そんな中、特にソーシャルメディアにおいて大きな影響力を持つことに成功しているのが、サイボウズ株式会社が運営する「サイボウズ式」だ。 「新しい価値を生み出す、チームのためのコラボレーションとIT情報サイト」をタグラインとするサイボウズ式では、「製品PRにつなげない」という切り口でのコンテンツ発信を2012年から続け、結果的に同社の企業認知度の飛躍に大きく貢献した。 全3回に渡る今回の特集では、サイボウズ式・編集長
学級崩壊した後の学級担任 | 小学校非常勤講師のブログ
１度だけ、自分のクラスが崩壊した経験がある。ただ、若い時で、記録もちゃんと取っていないし、その時は必死になっていたので、いったい何が原因で起こったのか不明である。諸先輩方には連日いろいろアドバイスをいただいたが、結局、収束には至らなかったような記憶がある。 その後の長い教師生活の中で、学級崩壊を間近に見た経験がある。それをここで書きたい。 最初はある、教育に非常に熱意のある、若い女の先生のクラスで起こった。 転勤してきたばかりで、学校や子どもの様子をよく知らない。それなのに、５年生を担任した。 教育に対して非常に熱意のある先生だ。クラスはこうでなければならない、子どもと子どもの関係はこうでなければならない、ということで指導されていた。友だちとは仲良くするものでしょ、力を合わせあうものでしょ、ということを真っ直ぐに子どもに言っていた。 勉強についても熱心に取り組まれていた。力の弱い子どもには
人は、自分がいま置かれている立場で、持ち駒で勝負するしかない。 - いつか電池がきれるまで
p-shirokuma.hatenadiary.com cyberglass.hatenablog.com この「シロクマ先生は強者の論理を振りかざしている」という言葉に、なんだかすごく引っかかってしまって。 こういうのって、「お前はいま強い立場、安定した地位を持っているから、安全圏からそんなことが言えるんだ」と断定されてしまうと、意見を言いづらくなりますよね。 まあ、これって、「お前は関係ないから黙ってろ」ってことなのかもしれませんが。 id:p-shirokumaさんは精神科医であり、おそらく現時点では、お金に困ってはいないし、人間関係の苦悩も表には出ていない。 ただし、過去には「世の中に合わせること」に悩んでいた時期があって、そこから「適応」していった経験を、後世の同じような立場の人に伝承したいと考えている（というのは僕の勝手な解釈なのですが）。 おそらく、その「適応」できた理由には
特集 : 東京アンダーグラウンド2015、Have a Nice Day!のLIQUIDROOMパーティに寄せて
東京インディではなく、東京アンダーグラウンド。ベース・ミュージック、スカム、ハードコア、ヒップホップ、パンク、オルタナ、アイドルなどジャンル問わず盛り上がるこのシーンを語る上では、そんな言葉がもっともしっくりくる。夜な夜な繰り広げられるパーティでは、ステージ上でもフロアでも熱狂し暴れ狂う人たちで溢れている。このシーンがおもしろいのは、マーケティングやターゲットという言葉とは皆無な空間から生まれたカルチャーということだ。キーワードは、ジューク、インターネット、アイドル、フリーなど、2010年代ならではのものばかり。もっとも象徴的なのは、ここの秩序は演者とお客さんたちによって成り立っていることだ。言い換えてみれば、両者の共犯関係によって盛り上がってきたシーンともいえる。 そんな東京アンダーグラウンドの中心にいるバンド、Have a Nice Day! が、11月18日にLIQUIDROOMで〈
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cakes（ケイクス）
［深田恭子］“非モテ女子”でラブコメ主演 相手役“ドS”元上司にディーン・フジオカ | マイナビニュース
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