技術者社長が語る「ケータイは第2の脳」 (1/3)
元サイボウズの社長であり、現LUNARR CEOの高須賀 宣さんと、ユビキタスエンターテインメント CEOの清水亮さんが徹底的に語りつくすガチンコ放談第2回。今回は、「ケータイに対する日米の捉え方の違い」について語ってもらった。 アメリカと日本で違う「ケータイ」 清水 僕がモバイルの世界に関わってかれこれ10年ぐらい経つんですが、現場に関わっている技術者ではないスタッフは、RSSのことを知らなかったりするんです。 高須賀 知らない？ 清水 ケータイの世界って、別にネットで何が起きてるか知らなくても困らないんですよね。ケータイの仕様も、使われ方もどんどん変わっていきますし。去年ケータイに詳しかった人が今年は何も知らない、なんてことはよくあることです。すごく変化が激しくて、僕もついていくのがやっとという感じです。 高須賀 アメリカに住んでるから特に感じるのかもしれないけど、日本のケータイ文化っ
国内ソーシャルブックマークサービスまとめ
ソーシャルブックマークサービスは、ウェブ上にブックマークを保存して情報を整理したり、共通の興味を持つ人を発見したり、繋がることが（も？）できるウェブサービスです。 海外では、del.icio.us や Digg などが有名ですが、日本発のサービスは現在どれ位あるんだろうと国内のソーシャルブックマークサービスを調べてみました。 使ったことがあるものから今回初めて知ったものまで、サービスによって機能もさまざまで、いろいろな特徴を持っています。 （詳細は公式サイトでご確認ください） ギークな人もそうでない人も、インターネット生活に欠かせないウェブサービスになりつつあるようですね。 ポータル系 はてなブックマーク livedoor クリップ （サムネイル付き） Yahoo!ブックマーク（サムネイル付き） gooブックマーク（サムネイル付き） @nifty クリップ FC2ブックマーク（サムネイル付
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
iPresentee - Keynote Objects
Keynote Objects iPresentee presents free Keynote Objects for Apple’s Keynote, iWeb and Pages! The package combines 100 easy to use and attractive objects. The background of all objects is transparent and can be used on any colored background. Each object can be changed in size, rotated, increased or decreased in opacity, fitted with shadows or even overlapped with one another to create extra effec
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
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