プッシュ通知のタイミングを制御する話 〜 ユーザーの空気を読む通知
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo! JAPAN研究所 坪内と申します。今日は通知の話です。 プッシュ通知に気づかなかったり、タイミングが悪くてイラっとしてしまうことはないでしょうか？ 最適なタイミングで通知する研究結果をご紹介します。 みなさんが目にする、ヤフーの広告の表示や、オススメの情報は、パーソナライズされています。つまり、過去のユーザーの行動履歴から「この人は釣りが趣味の人だ」と推測し、釣りに関するニュースや、釣竿のレコメンデーションをしています。これはプッシュ通知もしかりです。プッシュ通知は表示できる文字数や送信できる通知数に制限があります。ユーザーの興味などから、この人にはこの通知だ！ というのを送ります。ここまでは、広告やレコメンデーショ
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
Grady Booch、AIの未来を語る
原文(投稿日：2019/02/03)へのリンク Grady Booch氏によると，昨今のAIシステムは，その大部分がエッジにおける信号のパターンマッチングと帰納的推論(Inductive Reasoning)に関わるものであって，真の人工知能(Artificial Intelligence)ではない。2018 QCon San Franciscoの２日目に行った基調講演 "Building the Enchanted Land" で氏は，現在のAIとは"AIコンポーネントを備えたシステムエンジニアリングの問題"である，という持論を展開した。 真のAIとは，意思決定と憶測的推論(Abductive Reasoning)を使用することにより，理由付けと学習を可能にするシステムである。現在の人工知能アプリケーションは，その達成には程遠く，大規模システムのコンポーネントのひとつに過ぎないのだ。 現
MozillaがFirefoxのバグ発見と修正にAI支援ツールを導入。過去のバグを学習することで、バグがありそうなコードを判別するだけでなく修正案も提示可能
MozillaがFirefoxのバグ発見と修正にAI支援ツールを導入。過去のバグを学習することで、バグがありそうなコードを判別するだけでなく修正案も提示可能 Mozillaは、Firefoxの開発にAIを用いたバグ発見支援ツールを導入することでバグの発生を減らし、開発者の生産性を向上させる試みを始めると発表しました（Ubisoftの発表）。 導入されるのはカナダのゲームメーカーであるUbisoftが開発した「Clever-Commit」。もともとUbisoftが自社の大規模なゲーム開発においてバグを減らすために開発した、機械学習をベースにしたツールです。Ubisoftは昨年、このツールのプロトタイプを「Commit Assistant」として発表していました。 メトリクスとコードの類似性の2段階で判別 Clever-Commitを開発したUbisoftの説明によると、Clever-Comm
本番/ステージング環境GPUぼくめつ大作戦 - クックパッド開発者ブログ
機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。
Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講 - ITmedia NEWS
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
GitHubが示した2018年のオープンソースのトレンド。Angularのようなクロスプラットフォーム対応ツール、機械学習などに加え、学習や就職支援ツールも盛り上がると
GitHubが示した2018年のオープンソースのトレンド。Angularのようなクロスプラットフォーム対応ツール、機械学習などに加え、学習や就職支援ツールも盛り上がると これはGitHub上の多数のプロジェクトに関する昨年の調査を元に、おもに急速に成長しているプロジェクトがどの分野に多いのかなどの傾向を分析したもの。 同社はこの記事で、オープンソースソフトウェアのプロジェクトにおいて3つの成長分野を示しました。 クロスプラットフォーム対応のためのプロジェクト 1つは「Cross-platform development」です。この分野に該当するプロジェクトとして挙げられているのは、AngularやReactといったJavaScriptライブラリ、そしてElectronのようなWebアプリケーション用のフレームワークです。 これらはいずれもWeb技術を基にしているため、クロスプラットフォーム
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
仕事ではじめる機械学習
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
OPC Diary: TrueSkill Ranking System
« 気になる本 ： Framework Design Guidlines | メイン 2009年05月31日 TrueSkill Ranking System MicrosoftがXBox Liveでベイズ理論を使ったランキングシステムを投入し話題になっているようだ。現状対応しているゲームはHAILO 3 SOCOMらしい。 具体的にはオンでのプレイ状況を細かくデータ化して、単純に生き残った、沢山敵を倒しただけではなく、如何に巧みにプレーしたかを解析してランキングするというもの。 なんというDryadの無駄遣いとか思いつつも、今は一番そこがお金になるし、お金も出るから、技術をジャンプアップさせていくのにはいい場所だと思ったり。 以下は、これに関するMSRのサイトと資料。 TrueSkill™ Ranking System: Details - Microsoft Research
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
MicrosoftとAWSが機械学習で協働
AppleのiPhone X、専用ニューラルエンジンプロセッサを搭載
Googleが侵入型Androidアプリの識別に機械学習を利用