ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
知っておくべきモバイルA/Bテストの用語集42 | POSTD
OptimizelyはA/Bテストや多変量テストを提供する、パワフルで使いやすい世界規模のWeb最適化プラットフォームです。技術的な知識がなくてもウェブサイトを動的に書き換えて様々なパターンをテストすることができ、すぐに結果を集め目標達成に向けて進むことができます。スターバックスやeBayなど8,000を超える企業がOptimizelyを導入し、19万を超えるテストが作成され、この数は急速に伸び続けています。 相変わらず携帯端末は世界を席巻しており、モバイルアプリケーション上で稼働するA/Bテストの数も増加しています。A/Bテスト自体は目新しいものではありませんが、モバイルアプリのA/Bテストに関する用語についてはあまり馴染みが無い人も多いかもしれません。モバイルのA/Bテストを成功させるため、まず正しい用語を知ることから始めましょう。知っておくべきCRO用語14の続編として、モバイルの用
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