トイレすら監視され、食事は“冷製”のオンパレード。母はつらいよ…と思うとき by もものしか - みんなの体験記【妊娠・出産・育児】
こんにちは。眠たいです。 冬眠明けの熊と、交代で冬眠したいです。 前回エピソード：「また、おかわり？」「気持ち悪い顔やめて」母を突き刺す、3歳児の金言迷言 by もものしか 眠すぎて、とてもネガティヴになってしまいます。 今日はネガティヴなので、私の【子育て中に辛いと感じていること】をまとめてみました。 まずはじめに、全国のお母様方皆様感じていることと思います。 冒頭でも触れましたが… ①ゆっくり眠れない 夜泣きのジロー。 顔面ダイブのタロー。 いびきの主人。 うっかり八兵衛と風車の弥七も驚きの、三連コンボ。 朝起きた瞬間から夜眠りにつくまで、とにかく眠い。気付けば白目をむいています。 ②自分にお金をかけられない 服も欲しい、車も買い替えたい、旅行に出かけたい…欲を言い出すときりがない私。 しかし、子供の将来、自分の老後…色々考えると、自分のことは優先順位が下がります。 となると節約の為、
メディア細分化を推し進める「アバウトドットコム」の狙い：回遊率改善で滞在時間向上 | DIGIDAY［日本版］
「アバウトドットコム（About.com）」はコンテンツの切り離しに忙しい。検索訪問者向けのワンストップサービスから各種メディアブランドの集合体への移行を進めているからだ。次に切り離されるのは、家庭と食べ物の新サイト「ザ・スプルース（The Spruce）」で、2月22日にローンチしたばかりだ。 「アバウトドットコム（About.com）」はコンテンツの切り離しに忙しい。検索訪問者向けのワンストップサービスから各種メディアブランドの集合体への移行を進めているからだ。次に切り離されるのは、家庭と食べ物の新サイト「ザ・スプルース（The Spruce）」で、2月22日にローンチしたばかりだ。 ザ・スプルースは、アバウトドットコムから登場する最新の専門メディアブランド。ポータルサイトがユーザーからも広告主からも見放されるにつれ、同社はコンテンツを細分化してきた。これまで健康に特化した「ベリーウェ
マーケティングクラウド戦争、どう読み解くべきか？：アドビ、オラクル、セールフォースの長所短所 | DIGIDAY［日本版］
セールスフォースやアドビシステムズ、オラクルなどのクラウド企業は最近、アドテク企業を次々と飲み込んでいる。4月中旬にオラクルが発表したモート（Moat）買収は最新の例だが、アドテク系エージェンシーにとって、どの大手企業に身売りすべきかを判断することは必ずしも容易ではない。 セールスフォース（Salesforce）やアドビシステムズ（Adobe Systems）、オラクル（Oracle）などのクラウド企業は最近、アドテク企業を次々と飲み込んでいる。4月中旬にオラクルが発表したモート（Moat）買収は最新の例だが、エージェンシーにとって、どの大手企業へ身売りすべきかを判断することは、必ずしも容易ではない。 「一部の企業が優れていても、ほかとはごくわずかの差だ」と、アドエージェンシーのオールマイティー（Almighty）で最高イノベーション責任者を務めるロブ・グリフィン氏は語る。「結局、人気コン
デジタルビジネスに不可欠な高級テック人材を獲得せよ：ガートナー | DIGIDAY［日本版］
ガートナー リサーチ バイス プレジデント 兼 最上級アナリスト 亦賀（またが） 忠明氏は26〜28日に開かれた「ガートナー ITインフラストラクチャ & データセンター サミット 2017」で、企業はデジタルビジネスを開始するため、テクノロジ、ビジネス、人材に対し新しい戦略を即座に開始することを提案した（講演の一部を抜粋している）。 ガートナー リサーチ バイス プレジデント 兼 最上級アナリスト 亦賀（またが） 忠明氏は26〜28日に開かれた「ガートナー ITインフラストラクチャ & データセンター サミット 2017」で、企業はデジタルビジネスを開始するため、テクノロジー、ビジネス、人材をめぐって新しい戦略を即座に開始することを提案した。講演の一部を抜粋。 亦賀氏はこう警鐘を鳴らした。「デジタル化はすでに起こりつつある現実。ゼネラルエレクトリック（GE）はいいものを作ったとしても売れ
いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
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