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ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog Yahoo! JAPAN研究所 坪内と申します。今日は通知の話です。 プッシュ通知に気づかなかったり、タイミングが悪くてイラっとしてしまうことはないでしょうか? 最適なタイミングで通知する研究結果をご紹介します。 みなさんが目にする、ヤフーの広告の表示や、オススメの情報は、パーソナライズされています。つまり、過去のユーザーの行動履歴から「この人は釣りが趣味の人だ」と推測し、釣りに関するニュースや、釣竿のレコメンデーションをしています。これはプッシュ通知もしかりです。プッシュ通知は表示できる文字数や送信できる通知数に制限があります。ユーザーの興味などから、この人にはこの通知だ! というのを送ります。ここまでは、広告やレコメンデーショ
We help companies test and improve machine learning models via our global AI Community of 1 million+ annotators and linguists. Our proprietary Ground Truth AI training platform handles all data types across 500+ languages and dialects. Our AI Data Solutions vastly enhance AI systems across a range of applications from advanced smart products, to better search results, to expanded speech recognitio
On October 29th at ICCV 2019 in Seoul, the creators of LFW were honored with the Mark Everingham Award for service to the Computer Vision Community. Thanks to all that have participated in making LFW a success! New results page: We have recently updated and changed the format and content of our results page. Please refer to the new technical report for details of the changes. Labeled Faces in the
DATABASES When benchmarking an algorithm it is recommendable to use a standard test data set for researchers to be able to directly compare the results. While there are many databases in use currently, the choice of an appropriate database to be used should be made based on the task given (aging, expressions, lighting etc). Another way is to choose the data set specific to the property to be teste
最近、物体検出の独自モデル構築にどっぷりはまっています。 2018/03にYOLOv3が出てからというもの「SSDより良いらしいよ!」という噂を良く聞くようになりました。そこで、今まで作ったSSDの教師データを流用する方法を探し、YOLOによるオリジナルモデルの検証をしたいと考えました。 学習に使う教師データはAnnotationツールで作成するのが一般的です。 Annotationツールとは:対象となるデータに対して正解ラベル(タグ)や対象物の座標等関連する情報を注釈として付与するツールです。 今までSSDの学習データをlabelImgで作っていましたので、まずlabelImgの最新版を検証し、次にMicrosoftのAnnotationツールVoTTも使ってみました。(作業環境はWindows 10 Professional 64Bitです) ソフトウェア開発プラットフォーム"GitH
目的 YOLOv3を使ってobject detectionをするため 環境 ubuntu16.04 Geforce 1080ti YOLOv3(YOLOのインストール方法はこちら) だいじポイント YOLOはjpg対応です。 拡張子.jpgを探しているみたいなので.jpegもだめです。 集めた画像は.jpgに変換して準備します。 画像が.jpegになっていて少々時間を取りました… また、画質が良すぎてもメモリが足りなくなるし、悪すぎても計算がうまくできないらしいので、 画像は程よいサイズが良いです。100kBくらい? 画像を集めてくる 今回はちょっとした実験なので250枚くらいを使って学習してみます。 labelImgのインストール [github] https://github.com/tzutalin/labelImg まず、色々必要なものをインストール sudo apt instal
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ハンカクカナ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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