Skypack: search millions of open source JavaScript packages
How to Use Defaulthttps://cdn.skypack.dev/package-name https://cdn.skypack.dev/@scope/package-name Package Versionhttps://cdn.skypack.dev/preact@10 https://cdn.skypack.dev/preact@^10.5.0 https://cdn.skypack.dev/preact@10.5.5 Package Exporthttps://cdn.skypack.dev/preact/hooks https://cdn.skypack.dev/preact@^10.5.0/hooks Minified (?min)https://cdn.skypack.dev/preact?minDeno (?dts)https://cdn.skypack
Google Cloud Platformを用いた形態素解析 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員の野村（@komei）です。 ペパボでは、自社が運用するウェブサービスのユーザの行動ログや属性情報などを収集・分析・活用するための基盤として「Bigfoot」を運用しており、今年Google Cloud Platform（GCP）を使った構成への移設を行いました。 本記事では、Bigfootの移設先であるGCPを用いて形態素解析を行う方法についてお話しします。 形態素解析を行う動機 ペパボでは、ユーザの行動ログや属性情報だけでなく、ユーザからのお問い合わせや商品情報など様々なデータをBigfootに蓄積しています。 これらのデータの中には、ユーザからのお問い合わせの文書や商品の説明文などの日本語の文書データも多く含まれています。 このような文書データから意味のある情報を抽出し活用するためには、まず文書に含まれている単語を把握する必要があります。 そして、TF-IDFやw
NHKを辞めることにしました。｜たかまつなな（時事YouTuber）
※【報道関係者の皆さま】記事にして頂く際は、こちらの記事のリンクを貼ってくださいますよう、お願い申し上げます。 https://note.com/takamatsunana/n/n3ffa69cfc4d5 社会問題解決型の時事YouTuberになります！ 皆さま、ごきげんよう。 お笑いジャーナリストの「たかまつなな」です。 この度、 NHKを辞め、時事 YouTuberになります。 そして、「社会問題解決型」の番組を作っていきます。 NHKを巣立ってこれからどんな生き方をしてゆくのか、 今思っていることをお話しします。 ①若者に刺さる番組を作りたい 私は4年ほど前に、「笑いで世直し」をコンセプトに、笑下村塾という会社を作り、全国の学校に「笑える！政治教育ショー」「笑って学ぶ SDGs」などの出張授業を届けています。1回の出張授業で投票率が84%まで上がったこともあります。ですが、ただ学校に
バーチャル上で開催されている「ツール・ド・フランス」がめちゃくちゃ面白い｜岡田 悠
ツール・ド・フランスという自転車ロードレースがある。100年以上の歴史を持ち、世界3大スポーツイベントの1つとも称される巨大なイベントだ。毎年7月に開催される。 今年もその季節がやってきたわけであるが、ここ最近の状況下により、残念ながら秋へと延期になってしまった。その代わりに現在開催されているのが、歴史上初のバーチャル開催となる「バーチャル ツール・ド・フランス」だ。J SPORTSで観ることができる（僕はAmazonPrime経由で観ている）のだが、これがめちゃくちゃ面白い。 システムとしてはバーチャルサイクリングサービスのZwiftを活用している。実際のバイクをローラー台に設置し、仮想空間の中を走ることができるサービスだ。 漕いだパワーを変換するだけでなく、仮想空間上のコースの勾配や空気抵抗に応じてローラー台の負荷が自動的に変わる。上り坂に差し掛かれば重くなるし、誰かの後方にくっついて
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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