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この記事は Python Advent Calendar 2016 24日目の記事です。今回はPythonのデバッグのTipsをいくつか紹介します。 print()でデバッグ print()関数を使って確認したい値をstdoutに出力することでデバッグします。これで解決できるのであれば、それに越したことはありません。 FizzBuzzをデバッグします。今回は1から20までの数値を使ってFizzBuzzを出力したいとします。以下のコードには明らかなバグがあります。わかりますか? example_fizzbuzz_buggy.py:: for ii in range(1, 21): if ii % 3 == 0: print('Fizz') elif ii % 5 == 0: print('Buzz') elif ii % 15 == 0: print('FizzBuzz') else: pr

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インフルエンサーを起用したプロモーションを行う上で課題となるのが、コストの問題だ。しかし、一般に思われているよりも低コストで利用できるサービスもある。マシンラーニングを活用し、インフルエンサーと企業をつなぐプラットフォームが「Unity」だ。 Unityを創業したのはJacobo LumbrerasとPatrick Ipの2名。Lumbrerasは人工知能を活用したオートメーション技術を提供するソフトウェア企業「Yoi」の元技術部長。Ipはグーグルのアドワーズ部門のチームリーダーを務めた経歴を持つ。 Ipが社会人になって最初に関わった業務は国連のソーシャルメディアの運営だった。彼はそこで多くのNPO団体と知り合い、後に「Kip Solutions」を設立。SNSを通じ人々が社会的インパクトをもたらす試みを支援した。Kip Solutionsは2013年にソーシャルメディア企業「Post +

Relentless Attention to Security Innovation. Our Work is Never Done. Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) helps protect data in use via unique application isolation technology. Protect selected code and data from modification using hardened enclaves with Intel SGX. Typical security measures may assist data at rest and in transit, but often fall short of protecting data while it is activel

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機械学習の仕組みはわかったけど、実際のサービスではどういう風に使われているんだろう？ 学習の環境って、自前でGPUを買っているんだろうか。それともクラウドが主流なんだろうか？ というような実務における利用方法や開発に関する疑問は、誰しも一度は抱いたことがあるのではないかと思います。私自身疑問に思っていて、実務への活用を考えている方向けの講習を担当するにあたり、思い切ってアンケートを取ってみました。 対象は実務で機械学習を利用している方で、32の回答を得ることができました(ご回答頂いた方、ありがとうございました！)。なお、回答はTwitter/Facebookなどで募ったため、サンプリングバイアスが存在する可能性がある点についてはご留意を願います。 以下で、その結果について所見を交えながら公開をしたいと思います。 ※生のアンケート結果も公開したかったんですが、自由記述の回答にプライバシー的な

ぼくは自然言語処理を使った文章解析サービス『筆者の気持ち 考えるマン』だよ。 クチコミを入力してもらえたら、それを書いた人がどんな気持ちだったのか(ポジティブかネガティブか)を考えるよ。試してみてね。 サンプルテキスト ボタンをクリックすると、サンプルテキストを読み込みます。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 筆者の気持ち考えるマンで行っているような、人間が書いた文章の意味をコンピュータで分析する処理を自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing) といいます。 自然言語処理にもいろいろな分野がありますが、このサービスのように文章がポジティブなものなのか、ネガティブなものなのかを判定する技術は、特に「センチメント分析」と呼ばれています。 このサイトでは、機械学習という方法を応用して、『ポジティブな意見』と『ネガティブ

画像解析できるマンで行っているような、画像の意味をコンピューターで認識する処理を画像認識といいます。 様々な手法がありますが、このサービスのように食べ物や動物といったある程度抽象的なものを認識する技術は、特に「一般物体認識」と呼ばれています。 このサイトでは、機械学習という方法を応用して、『食べ物』と『食べ物ではないもの』両方の画像をコンピューターにたくさん教えてあげています。 そして、その知識を使って画像認識を行い『画像が食べ物かどうか』を判定しています。 機械的に画像に何が写っているのかがわかれば、さまざまなことができるようになります。 たとえば、大量の写真の中から「東京タワーを撮った写真が欲しいな」と思った時に人手でなくても自動的に探してきたりすることができます。 ほかにも、子どものための不適切なコンテンツのフィルタリングや、SNS上の写真を解析することでマーケティング等に使えます。