「機械学習や人工知能で解決できないか」という相談を しばしば受ける。特にエンジニアではない人に経営学の言葉で 説明する時に、手持ちの道具では不足を感じる。 「ビジネスモデル」という漠然としたものの設計をわかりやすく するために「リーンキャンバス」というフレームワークが生まれ たみたいに「機械学習・人工知能」 に対してもキャンバスがあれ ばいいのではないか?そこでver. 0.1を作ってみた。
たった1つの単語を置き換えるだけで、大きな違いかあっただろう。 「Pro」ではなく、「Air」だったら。 Appleが先々週に発表したのが新しい「MacBook Air」だったら、怒ったプロのクリエイターたちに攻撃されることも、Appleが混迷しているのではないかとアプリ開発者を心配させることもなかっただろう。 なぜなら、実際に発表された新しい「MacBook Pro」は、基本的にはMacBook Air、しかもこれまでで最高のMacBook Airだからだ。 少し時間を巻き戻そう。今は、10月27日(木曜日)で、Appleのイベントの最中だ。 想像してみよう。Appleが、新しいMacBook Proを発表する代わりに、新しいMacBook Airを発表したと。先代モデルより12%薄く、容積では13%小さく、重さはほぼ同じで、より高速なIntelのプロセッサ、より速いGPUを内蔵し、さら
On word embeddings - Part 1 Word embeddings popularized by word2vec are pervasive in current NLP applications. The history of word embeddings, however, goes back a lot further. This post explores the history of word embeddings in the context of language modelling. This post presents the most well-known models for learning word embeddings based on language modelling. Table of contents: A brief hist
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