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2017年11月8日のブックマーク (4件)

  • クリプトン|「初音ミク」と音声会話ができる!Amazon Alexaのスキル『Hey MIKU!』提供開始!

    クリプトン・フューチャー・メディア株式会社(社:北海道札幌市、代表取締役:伊藤博之)は、クラウドベースの音声サービス「Amazon Alexa」(以降、Alexa)に対応する、Alexa Skill『Hey MIKU!』(読み仮名:ヘイミク)の提供を開始致します。 Alexa スキルは、「Amazon Alexa」「Amazon Echo」の日でのローンチに合わせて提供を開始するもので、短い言葉で話しかけることで、バーチャル・シンガー「初音ミク」との会話を楽しむことができます。なお、スキルは「Amazon Echo」の出荷開始より順次、提供を開始致します。 <『Hey MIKU!』概要> ■名称:Hey MIKU! ■対応フレーズ例:「アレクサ、『Hey MIKU!』をスタート」「おはよう」「今日は仕事だー」 「Alexa」は、音声操作によりハンズフリーで利用できるスマートスピーカ

    lyiase
    lyiase 2017/11/08
    なんか来たw
  • Sentence2Vec : Evaluation of popular theories — Part I (Simple average of word vectors)

    In this series, I will be creating prototypes for generating sentence vectors using popular theories and in this particular post I will be starting with simple averaging of word vectors method for obtaining sentence vector. Edited 3rd June 2017: I am adding results of evaluations of each approach on quora duplicate question answer dataset. It has about 400,000 pairs of questions with manual evalua

    Sentence2Vec : Evaluation of popular theories — Part I (Simple average of word vectors)
  • オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました

    オライリーから「仕事ではじめる機械学習」というを出しました。技術書典2で頒布した同人誌がベースで引き続き @chezou, @tokoroten 両氏と共著です。実務者向けの内容で対象読者は情報システム開発現場のエンジニアです。 O'Reilly Japan - 仕事ではじめる機械学習 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118215/ 私は同人誌版で「ゲームの試合結果データのマイニング」の章を書きましたが、今回はより実務的な内容として効果検証について書いています。主に仮説検定と因果効果推定です。内容はChezouさんの告知を参照していただくとして、補足とバックグラウンドを紹介します。 お前だれよ インターネット広告配信システムの配信ロジックの開発をしています。2015年まではデータを集める所から分析基盤の構築を経てBIツールの導入、バッチ処理環

    オライリーから「仕事ではじめる機械学習」という本を出しました
  • 勉強の仕方がわからない 追記あり その2

    ここ5,6年の悩みで最近はっきりわかってきたんだけど、俺いつのころからかどうやって勉強していいのかわからなくなった。 IT系の仕事だから、新しいソフトウェアとか技術とか勉強してマスターしたいって思っているんだけど、空き時間に勉強してもぜんっぜん頭に入ってこないのよね。 仕事は幸いにもそこまでブラックじゃないのよ。こうやって増田に愚痴ブログかける時間もあるし、残業もたまにあるぐらい。仕事のストレスでどうって話じゃない。 一番大きいのは結婚して子供できて自由な時間が減ったことなんだろうけど、でもそれ以前から勉強ぜんぜんできなくなったの。 参考書とかチュートリアル動画とかに数十万円くらい費やしてきたけど、それの1割も満足に読めてない。 とにかく勉強して何か成長したって実感がここ10年ぜんぜん持ててないから勉強することへのモチベが全然あがらない。 何をしないよりもなんかしたほうがマシだろうとチュー

    勉強の仕方がわからない 追記あり その2
    lyiase
    lyiase 2017/11/08
    とりあえず、アドバイスとしては、まず上辺だけ掬って「使える時に使おう」と思って、次に行く。そして実際使える機会が来た時に、試行錯誤しながら学べば、ゼロから学ぶよりは引き出しが多くて理解しやすいはず。