みずほリサーチ&テクノロジーズ ： Swin Transformerの手法概要紹介（1）―TransformerとVision Transformer―
Swin Transformerのベースとなった手法として、TransformerとVision Transformerの2つが挙げられる。Transformerは自然言語処理分野で提案された手法であり、これを画像認識分野に応用したものがVision Transformerである。この2つの手法について紹介する。 Transformerが提案される前の2010年、Mikolovら[4]により、時系列データの予測を目的とするネットワーク構造であるRNN（Recurrent Neural Network、再帰型ニューラルネットワーク）が提案された。文章中の単語の並びを時系列のデータの並びと捉え、自然言語処理にRNNを適用する試みがされる中、以下の課題が指摘された。 （1）ある単語の処理を終えるまで、次の単語の処理を開始できないため、並列化が困難 （2）単語の並びを逐次的に処理するにしたがい、以
Firebase Notificationsをやめた4つの理由 - Qiita
最近、Firebaseがいいみたいになってるけど、2017年4月時点では、あんまり良くないと思っています。 そんな記事です。 主にFirebase Notificationsについてです。 前提 全ての状況で良くないわけではなくて、以下の前提がある場合です。 技術者でない人、例えば企画がPush通知を送りたい。 ユーザをセグメント分けして、対象のセグメントだけに送りたい。 お金はかけたくない。 駄目だと感じたところ セグメントが上書きされない 2018/12/7追加 現在は改善されているようです。(すいません、自分で試してないですが。。) 詳しくはコメント欄をみてください。 下記に記述していた公式のFirebaseヘルプも更新されていて全く違う内容になっていました。 ほぼ、これに尽きます。 Firebaseではユーザの属性情報（例えば、職業とか性別とか）は、ユーザプロパティと呼んでいます。
リクルートテクノロジーズ、ビッグデータ分析との連携などが可能な次世代のPUSH通知基盤を独自開発
この新たなスマートデバイスアプリ用プッシュ通知システムによって、10時間かかっていた1000万人へのプッシュ通知が15分に短縮されたという。 株式会社リクルートテクノロジーズはリクルートグループのサービスをIT・ネットマーケティングテクノロジーの開発や提供を通じて支えている会社だ。そのリクルートテクノロジーズが独自に開発したスマートデバイスアプリ用プッシュ通知システムが、多くのユーザーを抱えるリクルートグループの各種スマートデバイス用アプリで大活躍している。 関連記事：LINE公式「パン田一郎」ができるまで：（前編） 従来のシステムに比べて50倍以上の処理能力を実現 スマートデバイスにおけるプッシュ通知は、昨今のアプリにとって不可欠な機能の一つであり、 重要な集客ツールとして事業主にも欠かせない機能となっている。最近のスマートフォン利用者の増加とそれに伴うスマホ用アプリの利用者増に対応する
Discover opportunities at Pinterest
Pinterest is an equal opportunity employer and makes employment decisions on the basis of merit. We want to have the best qualified people in every job. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, protected veteran status, or any other characteristic under federal,
GitHub - kyamagu/js-segment-annotator: Javascript image annotation tool based on image segmentation.
Pinterestのグロースチームが活用する4つの分析フォーマット - symsonic
Pinterestのオフィシャル開発ブログの「いかにPiterestが持続的なグロースを実現しているか（How Pinterest drives sustainable growth）」という素敵なエントリーでグロースチームが継続的に追っている４つのログフォーマットが紹介されていました。 user state transitions Xd28s cohort heat maps conversion funnels 最後の２つは割とポピュラーだと思うのですが、前半２つの「user state transitions / Xd28s」ってなんぞやって感じだと思うので、４つまとめてご紹介したいと思います。 1.user state transitions 曰く、これがPinterestのグロースチームの中で最も重要なチャートとのこと。まず前提条件ですが、Pinterestでは「28日」使わなか
Core Reporting API - Segments | Analytics Core Reporting API | Google for Developers
Core Reporting API - Segments Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This document describes the syntax, and considerations for using segments in the Core Reporting API. Introduction When using the segmentation feature of the Core Reporting API you can you can request a segment in the Core Reporting API in two ways: Segments by Id: Query using the nu
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Claritas
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データ分析で大事なのは「とにかくシンプルに」！ メルカリ流Data Analytics実践のススメ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Autumn
Genesis of M6’s Datalake
https://aimagelab.ing.unimore.it/imagelab/pubblicazioni/2013MVA.pdf
Segments - Analytics Help
Extracting user profiles from large scale data
BMVC 2013 - British Machine Vision Conference
http://alex.smola.org/workshops/sigir10/contrib/Shi.pdf
New user and sequence based segments in the Core Reporting API
