どうも、Kaggle界のシナモンです。https://twitter.com/mamas16k シナモンはKaggleを一旦やめる予定です。これを機に、これまでやってきたことをまとめようと思います。 機械学習を始める前（高校～学部1年の夏まで） 機械学習を始める & 勉強期間（学部1年の夏～学部2年の2月） ALBERTでバイトをする（学部2年の2月 ~ 10月） 初めて機械学習コンペに出る（学部2年の4月 ~ 7月） 2回目の機械学習コンペに出る（学部2年の10月 ~ 11月） Kaggleに初めて出る（学部2年の3月 ~ 学部3年の5月） DeNAでバイトする（学部3年6月～学部3年9月まで） 2回目のKaggle（学部3年10月～学部3年12月） 3回目のKaggle（学部4年3月～学部4年4月） これから（学部4年4月～） 最後に 機械学習を始める前（高校～学部1年の夏まで） シナ

検索ワードを入力すると関連するウェブサイトを一覧表示してくれるGoogle検索は世界中の人々に利用されており、日本でも「ググる」という動詞として用いられることがあります。そんなGoogle検索について、検索エンジン最適化(SEO)やマーケティング事業を手がけるSparkToroのランド・フィシュキンCEOが、「2020年に行われたGoogle検索のうち約3分の2は検索結果画面に表示されたウェブサイトへのリンクをクリックしない『ゼロクリックサーチ』だった」との調査結果を発表しました。 In 2020, Two Thirds of Google Searches Ended Without a Click | SparkToro https://sparktoro.com/blog/in-2020-two-thirds-of-google-searches-ended-without-a-cl

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

すきえんてぃあ@書け @cicada3301_kig 着ぐるみ生命体／トランスヒューマニスト／コピミズム／言語／謎エスニック料理／リキュール／主なるねこかわの御名において にゃーん twitter.com/search?q=%E6%9…

Booking.com Challenge ACM WSDM 2021 WebTour ACM SIGIR 2021 Resource Track Booking.com’s mission is to make it easier for everyone to experience the world. By investing in the technology that helps take the friction out of travel, Booking.com seamlessly connects millions of travellers with memorable experiences, a range of transport options and incredible places to stay. Many of the travellers go o

マーケティングテクノロジーの情報やノウハウ・TIPS、エクスチュア社の情報を発信。【ブログネタ募集】ご興味のある分野を教えてください！ご要望の内容を記事に起こします！メニューの「ブログへの」リクエストよりお送りください。 menu こんにちは、エクスチュアの渡部です。 LODブログ第二弾です。今回は、FIXED関数について説明します。 前回のブログの続きになります。 お読みで無い方は下記を見ることによって理解が深まります。 Tableau-分かりやすいLOD 概要編 前回のブログでは、通常の集計関数は「データソースの行レベル」でしか集計を行えないことを説明しました。 対して集計の粒度を自由に変えられるのがLOD計算でしたね。では、FIXEDはどのような仕組みで集計の粒度を変えられるのでしょうか？ ・通常の集計関数と、FIXED関数の集計の違い 実は、「通常の集計関数を使った集計」と「FIX

Wineを使うという選択肢 そんなWindows専用アプリケーションをMacで動かす方法はいくつか方法があります。 今回はその中の一つ、Wineというアプリケーションを使って動かしてみます。 この「Wine」を導入するだけで、Wine上でWidnwosアプリケーションを起動できます。 MacでWineを導入するには？ MacでWineを導入する方法ですが、 「homebrew」や、「公式のpkg」 など選択肢がいくつかあります。 しかし、本家のWineは元々Linux用のアプリであることから、MacOS上では動作が不安定だったりイマイチ使い勝手が悪いのがデメリットです。 しかし、そんなWineを「MacOS上で簡単に導入出来るアプリ」が存在します。 それがMacOS用に開発された「EasyWine」です。 実際に「EasyWine」を使用すると安定して「A5:SQL Mk-2」が動作させる

生データを最速で取り込むチャレンジ ~LayerXデータ基盤成長物語 part1~ / Building a data infrastructure that captures raw data at the fastest

近年、Google, Apple, Facebook, Amazonなど、世界を代表する企業で研究されている分析手法があります。それがグラフニューラルネットワーク(GNN)です。GNNは現在ではビジネスで結果を出す段階にまで進化を遂げてきました。 今回はGNNとは何かから、実際にどのような結果を出しているかを紹介します。 GNNとは何かグラフニューラルネットワーク (GNN) とは、グラフ上の問題を扱うニューラルネットワークです。 グラフとは、以下のノードとエッジから成るデータ構造を示します。 ・ノード：何かの対象を表す ・エッジ：ノード同士を結び、関係性を表す このグラフの使用例として、GNNでは以下のものがあります。 ・コミュニティ：ノード→人、エッジ→友人関係 ・交通：ノード→地点、エッジ→ルート ・化合物：ノード→原子、エッジ→結合 Graph Neural Networks: M

みなさんこんにちは。技術開発室の岡田です。 前回の投稿では、エッジデバイス上での画像認識技術についてご紹介しました。 cloud.flect.co.jp 今回は、この中で紹介した画像認識技術の一つである、Image Classification(物体認識)に用いるモデル(分類機)の作成方法についてご紹介します。 画像認識の分野では転移学習と呼ばれる方法でモデルを作成することが多いです。転移学習は既存のモデルを利用してモデル作成を行うもので、今回も転移学習を用いてモデルを作成しますが、転移学習については多くの文献が存在しています。このため転移学習を用いたモデルの作成方法自体はリファレンスを示すことにし、その中でもあまり文献が発見できなかったMobilenet v2, Inception v4のモデルを転移学習で作成する方法を説明します。また、簡単にではありますが、Mobilenet v1/v

ヤフーのメタデータ可視化の取り組みについて紹介します。メタデータを３つのlayerに分類してそれぞれの課題と対応について説明しますRead less

はじめに 本コラムでは、ビッグデータ分析とファストデータ分析を組み合わせるための仕組みである「ラムダアーキテクチャー」の紹介をする。私どもは現在、Apache Sparkを最大限に活用したラムダアーキテクチャーの構想を練っており、その実現方式が固まった際は、コラムにてサンプルを紹介しようと考えている。ただ、「ラムダアーキテクチャー」という言葉に耳慣れない人もまだ多いかと思い、まずはラムダアーキテクチャーについての説明から始めることとする。 ビッグデータ、ファストデータ関連の潮流 まずは、ビッグデータとファストデータ（≒リアルタイム、≒ストリーミング）の世間の潮流について復習する。ここでの「世間の潮流」とは、あくまで、筆者の個人的な感覚をもとにして記載している。エンジニア視点で書いているため、経営者支援やマーケッター視点とは異なると思われるが、その点はご容赦頂きたい。 Hadoopの登場によ