元Vine SPARC開発者。2003年度未踏ユース採択者。ウノウ株式会社立ち上げ時に参画して4年間CTOとして従事。退職して現在P&Aラボにて客員起業家として起業準備中。 先日ウノウを退職する事をお伝えしましたが、今後はEIR(客員起業家)として活動することになりました。 EIR(客員起業家)とは EIR(Entrepreneur in Residence, 客員起業家)とは企業から給料をもらいながら起業準備をするという制度です。 シリコンバレーとかだとよく知られている制度みたいですが、日本だとあまり知らない方も多いのではないのでしょうか。 僕も最初は全然知らなかったのですが、後になってこれがEIRという制度だと分かりました。 EIRについては日本語だとほとんど情報が見つからないのですが、小川浩さんがブログに詳しい情報を書かれているので、そちらを参考にするのがいいと思います。 Speed

「IMEでマーケティングしたらどうなる？」 最近IMEの誤変換が増えて辞書をあらためたりしていた。 そこで思ったのが、IME辞書広告だ。 こいつはとても怖い。それにまともに使う利用者は少ないだろう。 IMEというのはInput Method Editorということで文字入力補助のソフトウェアだ。日本語IMEというと MicrosoftのIME、MACでは「ことえり」（IMEというのはWindows上で表されている言葉だが、一般的ということで割愛）単独アプリケーションで有名なところでは「ATOK」だろう。 最近はSocial IMEなるものも登場した。 たとえば「はねだくうこう」と変換すれば「羽田空港」と変換される。 当たり前に感じているこの漢字変換。 また「どらごんぼーる」と変換すれば「ドラゴンボール」とカナ変換も同じIMEの力だ。 日本語の変換は、考えなくても検索ワードの起点だ。 なので

Googleは、同社の広告ネットワークAdSenseからユーザーのブラウザーにCookieを提供し、そのユーザーの行動から600にわたるカテゴリーの中から何に興味があるのかを調べターゲティングする、行動分析型ターゲティング広告を開始する。GoogleのユーザーのためのオプトインサービスAd Preferences Managerに行くと、そのカテゴリー分野が分かるという。 ソース：TechCrunch;Google Now Lets You Target Ads At Yourself March 11, 2009 in Behavioral Targeting | Permalink TrackBack TrackBack URL for this entry: https://www.typepad.com/services/trackback/6a00d8341bfeba53ef01

米Googleは3月11日 (現地時間)、Interest (関心)ベースの広告のベータテストを、AdSenseパートナーのサイトおよびYouTubeで開始した。Webユーザーが過去にWebサイトを訪問したデータを基に、ユーザーの関心により合致する広告を提供する試みだ。 GoogleはAdSenseパートナーサイトやYouTubeにおいてコンテンツやキーワードから、そのページを訪れているユーザーに関連性があると思われる広告を掲載している。例えば新聞のスポーツぺージにランニングシューズの広告を配信するという具合だ。これにユーザーが過去にWebサイトを訪れてきた情報を絡めて、より関連性の高いパーソナライズ化した広告を提供するのがInterestベースの狙いだ。ユーザーが関心を持っているカテゴリ(スポーツ、ガーデニング、車、ペットなど)を割り出し、テキスト/ディスプレイ広告に反映させる。例えば、

「プロジェクト杉田玄白」が公開しているデータに形態素情報を付与したコーパスが公開されたようです。形態素情報はChaSen版とJUMAN版があり、フォーマットは国語研の「ひまわり」に準拠しています。詳しくは、コチラ　→　http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLP_Portal/jeita_corpus/index.htmlプロジェクト杉田玄白に関しては、コチラ　→　http://www.genpaku.org/

連続音声認識システムに使用するアルゴリズム

Hadoop 調査報告書 エヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 株式会社 Preferred Infrastructure 平成 20 年 8 月 25 日 • 免責条項 本報告書はエヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 (以下「NTT レゾナント」）と株式会社 Preferred Infras- tructure(以下「Preferred Infrastructure」) が作成したものですが、報告書の内容及び情報の正確性、完全性、 有用性について、NTT レゾナント及び Preferred Infrastructure は保証を行なっておらず、また、いかなる責 任を持つものでもありません。 本報告書の著作権は NTT レゾナントに帰属します。 本報告書の「プリントアウト」「コピー」「無料配布」は可能ですが、変更、改変、加工、切除、部分利用、要 約、翻訳、変形、脚色、翻案などは禁止します

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CRFsuiteのバージョン0.7をリリースしました．あるマシン環境で，素性生成中にクラッシュする問題を修正しました．もしバージョン0.6でクラッシュの問題が発生していなければ，急いでアップグレードする必要はありません． この問題は，自分がテストに使っている環境では発生しませんが，海外の方から「学習が始まる前にクラッシュする」と報告がありました．クラッシュした場所から怪しい箇所を推定できる場合は別ですが，自分の環境で問題が再現出来ないと，デバッグが困難になります．こういうときは，「分からないので問題の環境に直接ログインさせて下さい」と，決まってお願いすることにしています．今までいくつかのオープンソースプロジェクトで，こういうお願いを（おそらく10回くらい）したことがあるのですが，不思議と断られたことは一度もありません．マシンに見ず知らずの人をログインさせるなんて，ハイリスクで気持ち悪いはず

CRFsuiteのバージョン0.6をリリースしました．変更点は以下の通りです． 確率的勾配降下法 (Stochastic Gradient Descent: SGD) に基づく学習アルゴリズムを実装した．ベースとなっているアルゴリズムは Pegasos で，L2正則化が利用可能．学習率 (η) の調節戦略は，sgd と同じです．SGDで学習を行うには，コマンドラインに，”-p algorithm=sgd” を追加． ベンチマークテストのページに，SGDアルゴリズムの性能，実装としての sgd と MALLET との比較を追加した． L-BFGSの実装をliblbfgs 1.7にアップデートした． 学習時のメモリ使用の無駄を減らし，節約した． アイテムの属性名にコロン（:）を含めることが出来るように，エスケープシーケンス “\:”  と “\\” を導入した．これに伴い，CoNLL-2000

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