GREEを支えるテキスト情報可視化ツールのご紹介 | GREE Engineering
こんにちは、マーケティング部の戸井田明俊と情報システム部の亀井利光です。 Advent Calendarの7日目（今日でグリー創立10周年！）は、ユーザーの皆様から頂いたご意見・ご感想などのテキスト情報を可視化するツール、UserText Dashboard（以下UTD）を開発した話です。 背景・目的 グリーでは、ユーザーの皆様から頂いたお問い合わせなどのテキスト情報を管理しています。 それらは今までデータの種類によって別々のストレージで管理されており、管理ツールも様々なものが混在していました。 またテキスト情報とユーザー様の属性情報が紐付けられていなかったため、ユーザーセグメントごとの分析が不十分でした。 そこでユーザーの皆様のご意見・ご感想をもれなくくみとり、より多くの方に安心してご利用していただけるサービス運用の実現をめざし、テキスト情報を一括で管理できる社内BIツールを開発しました
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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意識の低い自動化
