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米アップルは先ごろ、スマートフォン「iPhone」やタブレット端末「iPad」、パソコン「Mac」用のアプリが収集する個人情報の詳細を開示した。 アプリストアで収集情報を開示 OS(基本ソフト)の刷新版に導入した新ルールで、収集される個人情報の種類や利用法、その最終的な目的といった情報を利用者に開示している。 これに先立つ2020年6月、同社は開発者会議で新たなポリシーを発表。「App Store」でアプリを新規に公開したり、更新したりする際、承認手続きの一環としてアップルが求める質問に回答するようアプリ事業者に義務付けた。その新ルールがこのほど導入された。 具体的には、質問の回答を基にアップルが収集情報を「連絡先情報」や「財務情報」「ID」「位置情報」「検索履歴」「閲覧履歴」「ユーザーコンテンツ」などに分類する。これをApp Store内の各アプリのページにアイコンとともに表示する。 例
BigQuery ML(BQML)では 線形回帰 ロジスティック回帰 k-meansクラスタリング AutoML Tables XGBoost DNN 時系列(ARIMA) が使える。当初は線形回帰とロジスティック回帰だけだったが今では実用的な手法が増えた。何よりもXGBoostが使えるようになったのが大きい。 XGBoostのメリット XGBoostは語弊を恐れずに言うと特に何も考えなくてもそれなりの精度が出る、素人でもそこそこのアウトプットを出せてしまう手法である。これまでの線形回帰やロジスティック回帰は前提条件が扱いが難しい手法だった。 XGBoostがお手軽というのは、 正規化不要 カテゴリ変数と連続量を意識しなくてもいい 欠損値があってもいい つまり特徴量の前処理の面倒な部分がかなり軽減されている。与えられた変数を特に加工しなくても使える。たとえばAutoML Tablesはモデ
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