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このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)(「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧(InterNIC提供)内に「Japan」の記載があるもの)を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
なにこれ このサービスではいい話判定をおこなうことができます。 いい話判定ってなに いい話かどうか判定することです。このサービスは機械学習を利用していい話判定を自動的におこなうことを目的に作られました。 いい話なのかどうか判定するには いい話判定したい文章をテキストエリアに入力またはコピー&ペーストしてください。 URL 貼り付けには対応していないので目的のウェブサイトからテキストを貼り付けてください。プルダウンメニューは未選択のまま「送信する」ボタンをクリックするといい話判定がおこなわれます。 訓練にご協力ください 分類器はインターネットの皆様に訓練されることでその知力を向上させていきます。ぜひ分類器の訓練にご協力ください。なお現在の学習状況は知力という値で表示されます。 訓練をするには テキストを入力したあと、プルダウンメニューにて学習させたい帰結を選択し「送信する」ボタンをクリックし
※この記事はすでに内容が古くなっています。こちらをご覧ください。 いい話判定器を作った。 いい話判定器 http://goodstory.id774.net/goodstory/ テキストを入力するかコピー&ペーストすると、いい話かどうか判定してくれる。 アルゴリズム 基本的に単純ベイズ分類器 (= ナイーブベイズ) そのままである。形態素解析エンジンで自然言語処理をして教師あり学習する。蓄積された教師データと呼ばれる知識により機械学習をおこない、入力データを分類するところに特徴がある。 ナイーブベイズは例えばスパムメールの分類に利用されるアルゴリズムである。人間が見るとスパムメールの判別は一目瞭然であるが、これを人力でおこなうとなると大変に不毛な作業となる。そこで機械にスパムメールのパターン認識をさせ、自動的に処理することにより恩恵を得ることができる。 実装 分類器本体は数学関数ライブラ
1年前は、プログラムも書けない普通の文系リーマンでした。20代最後の年。少人数のチームで素敵なWebサービスを作り出している人達を見て羨ましく思っていました。「自分もチームでWEBサービスを作れるようになりたい」。そう思って業務時間外に勉強をはじめてから約1年、このたびチームでWEBサービスをリリースすることができましたので、そのサービスとそこに至るまでの経緯をちょっと紹介したいと思います! こんなサービスを作りました フォト★レポ 今度、どこに行こう? プライベートで「今度、どこに行こう?」と思ったことはないでしょうか?例えば「週末どこに行こう?」「家族サービス、どこに行こう?」といった瞬間です。そのような時インターネットを調べると、色々な情報が見つかると思います。けれど、「写真1枚だけ」や「テキストだけ」といった情報が多く「なんか雰囲気が分からない」「なんか一押し足りない」と感じること
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1人1台端末の更新や次世代校務支援システムの本格導入など、「Next GIGA」に向けて教育委員会が取り組むべきことは何か。一般社団法人教育ICT政策支援機構(JEIPO)の代表理事・谷正友氏と、Salesforceの山本和弥が新しい学校のカタチについて考えます。
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最近は、3Dネタの記事が多くなってきましたが、気にしないでくださいねw もちろん今回も3Dネタなのですが、めちゃくちゃスゴイです! 一枚の顔写真から高品質な3Dモデルが作れる! このテクノロジーを開発したのが、ヨーロッパの会社「Vizago」です。 Vizagoが持っている特許モーフィングモデルテクノロジーは、単一ユーザーの写真から3D面を作成することができます。 これは、専用のスキャナハードウェアを使用せずにバーチャルキャラクターを作成することができる画期的な技術です。 Vizago - 3D faces from a single image どれほど簡単に3Dモデルが作れるか試してみましょう。 Vizagoデモにブラウザでアクセスし、loginのリンクをクリックします。 facebookアカウントでログインします。 ログイン後に、3D Reconstructionをクリックします。
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