説明がわからないことを伝える表現。あなたは私を見失っている、つまり、話についていけない、という意味あいです。悪いのは自分ではないような印象もあり、自分がへこんでいる感じもあまりない、日本的な発想ではない表現です。

You've lost me there. ラジオ英会話から 訳文は 「おっしゃることがわからなくなりました」 とあります。 辞書どうりに訳すと 「あなたはそこのところで、私を失った。」、、かな？ 話し手の内容が 分らなくなったのは me の方だから、 「 私は、そこの所で あなたの言っていることがわからなくなった」と考えると I've lost you there. でも良さそうなものなのですが、 なぜ You've lost me there. なのですか？ よろしくお願いします。

――　まず、2014年10月に本格参入を発表したMVNO事業について、狙いを教えてください。 石原氏　IoTで500億もの“モノ”がつながると言われていますが、（パナソニックは）たくさんのモノをそろえているので主役になれるのではないか。逆に、ここに乗り遅れると、多大な事業の損失があるのではないかと考えています。 パナソニックのAVCネットワークス社は家電だけでなく、B2Bのシステムカンパニーに生まれ変わっています。以前はテレビやDIGAなども取り扱っていましたが、そちらはアプライアンス社に移管されました。システム事業を中心にしたとき、こうしたところに対応していなかいとマズイという現状把握があります。 その現状を説明しますと、モバイル回線につながる端末は、スマホやタブレットが中心で、しかもコンシューマー向けです。回線サービスとセットで、キャリアショップで回線事業者が提供するスキームを取ってい

先週のうちのチームの論文輪読会でこの論文を読んだので、その時用いた資料を一部改訂して上げておきます。いつも通り炎上ラーニング大歓迎*1なので、おかしなところがあったらどんどん突っ込んで下さると有難いです。 Online chinese restaurant process - ACM Digital Library 何とビデオレクチャーということで、去年のNYCでのKDDの本番トークそのものがまんま収録されて公開されてるんですね～。ということで論文読みながら*2このトークを改めて聴くのも良いかも。 0 全体要約 読んで字の如し、混合ディリクレ過程(Dirichlet Process Mixture)をオンライン化しようという論文。大規模データであればあるほどクラスタリングする際にクラスタ数が事前に分かっているケースは少ないのでDPMが大事になってくるが、当然のように大規模になるほどバッチで

はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学

以前、お仕事でクレジットカードをカメラで撮影し、そこからカード番号を読み取るプログラムをOpenCVを使って開発しました。 ただ、そのお仕事はお客様の都合で採用には至らず、作りっぱなしのまま放置してました。 が、せっかく作ったのに誰にも使われないままというのももったいないので、ソースごと公開してしまいます。 (ちなみに、この案件の時期と博士取得の公聴会時期が重なって、非常にしんどい思いをしたのも良い思い出) https://github.com/takmin/CreditNumberRecognizer クレジットカードは普通の文字認識と違って、カード自体に色々な模様がついてしまっていて、しかも数字部分が浮かし彫りだったりするため、二値化してOCRにかけるようなわけにもいきません。 なので、開発にあたっては、背景テクスチャがある中で1文字1文字切り出す部分と切り出した文字を認識する部分を自

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OpenCVで人物検出を行ってみました。 以下のサイトを参考にさせて頂きました http://python-gazo.blog.jp/opencv/%E4%BA%BA%E6%A4%9C%E5%87%BA http://python-gazo.blog.jp/opencv/%E4%BA%BA%E6%A4%9C%E5%87%BA 用語の確認 【HOG】 Histogram of Oriented Gradientsの略で、局所領域の輝度の勾配方向をヒストグラム化した特徴量 【SVM】 教師あり学習を用いる識別手法の１つであり、線形分離可能なN次元のデータを２クラスに分類する分類器 検出プログラム 以下のプログラムがHOGとSVMを利用したプログラムです $ python [以下のプログラム] [人物検出をしたい画像名]とすることで実行出来ます # -*- coding: utf-8 -*- i