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2015年2月5日のブックマーク (2件)

  • 第1回:アプリ成長のカギ「KPI」を正しく設定するには【連載:『カメリオ』のオープン・グロースハック】 - エンジニアtype | 転職type

    『カメリオ』のオープン・グロースハック 白ヤギコーポレーション ビッグデータ解析やプログラミング、物理学から経営学など、あらゆる道を極めた者たちが集うハードコアなエキスパート集団。粗に耐え、険しい山道も着実に上っていく白ヤギのように、苦難に負けず常に成長していく会社を目指す。2014年2月にローンチしたフォローメディア『カメリオ』をどうやって育てていくか模索中 はじめまして、白ヤギコーポレーションです。われわれの開発しているフォローメディア『カメリオ』は、フォローしたテーマに関する重要なニュース記事やブログを高精度で自動収集してくれる、まったく新しい形の情報収集ツールです。 『カメリオ』とは 『カメリオ』 正式リリースは2014年2月。盛り上がりを見せるニュース・情報収集系アプリのジャンルでは後発のサービスになりますが、100万以上のテーマから自分の気になるものを選び、追いたい情報を欠か

    第1回:アプリ成長のカギ「KPI」を正しく設定するには【連載:『カメリオ』のオープン・グロースハック】 - エンジニアtype | 転職type
  • ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term

    ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは画像の集め方について整理しました。今回はその集めた画像を使って検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前にのどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回はの顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま

    ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term