楽天テクノロジーカンファレンス2014レポート 今年の主役はオープンソース
2014年10月25日、秋晴れの土曜日に楽天株式会社のエンジニアのお祭り、「Rakuten Technology Conference 2014」が今年も品川シーサイドの楽天本社にて開催された。今回は前々日の木曜日にオープンソースソフトウェアで今、一番勢いのあるコンテナーテクノロジーのDocker、インフラの自動化、コード化を支援するChef、それにシステム構成管理ツールのPuppetに関するコミュニティミートアップも開催され、昨年のテクノロジーカンファレンスに比べてオープンソースにコミットし始めた楽天の姿が鮮明になったイベントとなった。前々日のDocker、Chef、Puppetのエバンジェリストを招いたコミュニティミートアップと合わせて如何に楽天がオープンソースソフトウェアを活用し始めているのか、イベントの写真を交えてレポートする。 Docker、Chef、Puppetから始めるオペレ
Latent Feature Based FM Model For Rating Prediction
Rating Prediction is a basic problem in Recommender System, and one of the most widely used method is Factorization Machines(FM). However, traditional matrix factorization methods fail to utilize the benefit of implicit feedback, which has been proved to be important in Rating Prediction problem. In this work, we consider a specific situation, movie rating prediction, where we assume that watching
レシピ検索を改善する工夫 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの兼山(@PENGUINANA_)です。 クックパッドの中でレシピ検索はレシピをのせる人とさがす人をつなぐ大事な仕組みです。 今回はレシピ検索を運用改善していく上での工夫のうち、他の検索システムでも役立ちそうな内容を紹介させていただきます。 改善ポイントを発見しやすくする 工夫1. 検索語をモニタリングする search monitorという社内ツールを作りました。前日の検索傾向を表示できます。 このツールは以下の作業をサポートします。 検索語をUU（ニーズ）が多かった順に知る キーワードごとに何人に使われたのかを知る ユーザーが実際に目にする検索結果を素早く確認する レシピが1品も見つけられなかったキーワードを知る 他にも「キーワードごとにどのようなキーワードと組み合わされやすいか」、「その検索語のCTRはどの程度か」、「その検索語は何時頃あるいは何曜日によ
Recurrent Neural Networks - Pfi seminar 20141030_rnn
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) l アカウント：beam2d (Twitter, GitHub, etc.) l 東⼤大情報理理⼯工で修⼠士を取ってから PFI ⼊入社 – 最初は⾃自然⾔言語処理理やってた（潜在変数を⼊入れた系列列ラベリング学習） – 次に画像・⾔言語対象に近傍探索索やった（ハッシュ関数の学習） – ⼊入社後は Jubatus のアルゴリズム開発 – 今は PFN で Deep Learning とか映像解析とかとか l 前回スキップしたせいで PFI セミナーは 16 ヶ⽉月ぶり l 今⽇日話す RNN は⾳音声認識識でもよくやられていて⾼高い精度度も出てますが 僕が⾳音声に不不慣れなので今⽇日は話しません（すみません） 2 3. もくじ l 問題設定 l Recurrent Neural Networks l Backp
numpy, scipyちょっと遅い気がするって時はblas, lapack, atlasが入っているか見直しましょう - Qiita
import numpy import scipy numpy.__version__ # 1.9.3 numpy.show_config() # blas, lapack, atlasと一緒にビルドされているか確認できる scipy.__version__ # 0.16.0 scipy.show_config() # numpyの場合と同様
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2015年をRTBのアプリ広告元年とするために
Development and Experiment of Deep Learning with Caffe and maf