情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
マイホットエントリー機能のご紹介 - はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークに「マイホットエントリー」という機能があるのをご存知ですか？ これは、2011年11月からベータ公開している「新ユーザーページ」の新機能の一つです。新ユーザーページだけの機能ですので、ご存じない方も多いかもしれません。 マイホットエントリーとは？ 「マイホットエントリー」とは、TwitterやFacebookの友達、そしてはてなブックマークの「お気に入り」に追加しているユーザーの間で話題になっている記事や、新ユーザーページのもう一つの新機能である「インタレスト」で設定しているキーワードを元に、自分だけのホットエントリーを計算し、1日1回配信するものです。 毎日配信されるマイホットエントリーは、パソコンのブラウザや公式のiPhone/iPadアプリから読むほかに、好きな時間帯にメールで受けとることも出来ます。マイホットエントリーの計算は配信の直前に行われるため、送られてくる
Gunosyが批判されているのにやや反論 - Muddy River
Gunosy批判が流行っているようです。 ［衝撃］Gunosyはただの「はてブ拡張サービス」だった？衝撃の分析まとめ http://matome.naver.jp/odai/2136759618730082401 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 http://angra.hatenablog.com/entry/2013/05/03/Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 そもそもGunosyって元々そんなに評価高くないっていうか、見た事ある記事がたくさん配信されてくるっていうのはずっと前から指摘されていたんですよね。ただ、twitterやfacebookを解析して記事を紹介するっていうのはそれはなかなか新しいチャレンジなんで、みんな暖かく見守っていたんですよ。出来はあまりよくない、でもやろうとしてる事は面白い、っていう感じ。 それがなんでこのタイミングでこんな批判記事
Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 - ベンチャー・アンダーグラウンド
2013-05-03 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 何てことはない、結論はこれだ 手品も種明かしされれば簡単なものだ。 Gunosyのしくみも、難しい説明は一切不要。下の画像を見てください。 Gunosyで配信されてくる記事の全てが、前日のはてなブックマークのカテゴリ別ホットエントリーだ。 つまりは「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 それ以上でもそれ以下でもない。みんなが夢を見ているような夢のAI（人工知能）システムとは程遠いのだ。 もともと、なんでニュースが1日〜2日遅れなのか疑問だった。 1日1回配信だからと言ったって、人が書いてるんじゃないんだからもっと早く出来るでしょうに。 しばらく使ってみて、更に不思議になった。 「全部前日以前に読んだことのある記事だ」って。 これで怪しさに気づいた。記事がはてブで片っ端からホットエントリーになっていたから。 決め
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
恐怖！ 仕事の愚痴、上司の悪口をTwitterで検索するサービスが登場！
ビジネスマンのみんな、注目！ 仕事に関する愚痴や上司の悪口だけを検索できるTwitterサービス「FireMe！」が登場して話題を集めている。 愚痴や悪口を自動で検索したり、IDを入力するとツイートの内容を解析することもできるのだとか。これは恐ろしい。 ドイツの企業が開発したサービスで、まだ日本には上陸していないものの、トゥギャッターではこのサービスについての一連の騒ぎがまとめられている。 「仕事の愚痴」や「上司の悪口」だけを抽出するTwitter検索サービスが怖い！ 投稿内容が丸わかりに http://t.co/LdhTVoVpkS @RocketNews24さんから ヤバイよ！ヤバイよ！ — ごくつぶし (@gokutsubushi59) 2013年3月30日
IA の再定義とフィルターバブル
World IA Day 2013 での考察。フィルターバブルから考える、IA（インフォメーション・アーキテクト）が引き受けるべきもの。 'Colosseo' by Cameron Moll, 2009 IA を再定義する意図 先月開催された World IA Day 2013 のテーマは、「情報アーキテクチャの価値体系を探求・拡大する」であった。これは「IA（インフォメーション・アーキテクト）という職業的アイデンティティを再定義する」と言い換えることができる。 IA とは、情報を整理し組織化する職種である。しかしその技能を通じて、情報の受信側にどのような価値を提供するかまでは、はっきりと定義されていない。だからその裁量は、一人ひとりの IA に委ねられていることになる。 実は IA の再定義というテーマは、こうした問題を認識してもらうために、すこし意図的に設定されたものであった。 このよ
「RSSリーダーは終わった論」に思う、図書館の本をすべて読むことができた時代の伝説的司書・リチャード・ガーネットの話 : アルカンタラの熱い夏
「RSSリーダーは終わった論」に思う、図書館の本をすべて読むことができた時代の伝説的司書・リチャード・ガーネットの話 カテゴリ: 思った Google Readerがサービスを終了するというので、昨日はいろいろ騒がしかったですね。 それについては自分はこんなことを書きました。 佐々木大輔@sasakill6年前の記事をアップデート。livedoor ReaderがGoogle Readerに比べて使いづらいと言っている人は、本当の使い方と設計の思想をわかってないだけです。 / “livedoor Readerパーフェクトガイド -…” http://t.co/aCN33I7cBY 2013/03/14 16:00:52 佐々木大輔@sasakillソーシャルフィルタリングふんふんとか、おれは興味ないです。全部読みたいんだもん 2013/03/14 16:09:00 佐々木大輔@sasaki
ApacheがGoogleのリアルタイムビッグデータツールDremelのオープンソースクローンDrillを
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
【本】ビッグデータ時代のライフログ ― 「わからないもの」は細かく分けて議論しよう : 企業法務マンサバイバル
2012年07月09日07:00 【本】ビッグデータ時代のライフログ ― 「わからないもの」は細かく分けて議論しよう カテゴリ法務＿情報法務 businesslaw Comment(0)Trackback(0) 法務パーソンは、その立場上、ビッグデータとかライフログというキーワードに、否定的・懐疑的なスタンスを取らざるを得ないのがつらいところです。言葉の定義からして曖昧なものに安易に首を立てに振っちゃいけない仕事ですからね。とはいえ、会社としてはこのテーマに興味津々で、そろそろ議論に巻き込まれそう、とりあえず反対とか言っておけばいいのかな・・・などと内心ビクビクしている方も少なくないのでは。 そんな法務パーソンに多くのヒントを与えてくれる本が出ましたのでご紹介。 ビッグデータ時代のライフログ―ICT社会の“人の記憶” 著者：曽根原 登 販売元：東洋経済新報社 (2012-06) 販売元：A
［インタビュー］情報の新しい流れをつくりたい–東大のエンジニア集団が立ち上げた次世代マガジンサービスGunosy | Startup Dating [スタートアップ・デイティング]
情報を集約し最適化したものを届けるキュレーションサービスが注目を浴びている。そうした中、東大の学生エンジニア集団が立ち上げた「Gunosy」がある。2011年10月にサービスをリリースし、先日の5月上旬にリニューアルをおこない、現在ユーザ数が順調に伸びているサービスだ。そのGunosyの開発者である福島くん関くん吉田くんの3人にインタビューをおこない、Gunosy立ち上げの理由やサービスにかける思いなどの話を聞いてきた。 3人の出会いとGunosyのきっかけ Gunosyを立ち上げたのは、福島良典くん（東京大学工学研究科システム創成学科専攻修士2年）、関喜史くん（同大、工学系研究科技術経営戦略学専攻修士2年）、吉田宏司くん（同大、工学研究科技術経営戦略学専攻修士2年）の3人で立ち上げたサービスだ。 3人は東京大学のシステム創成学科知能社会システムコース出身というつながりだ。高専出身の関くん
分析力という武器はどんな企業でも使える：日経ビジネスオンライン
国内外で企業の競争は激化の一途をたどっている。そこでは日本企業の競争力を支えてきた高品質・高機能といった従来の強みが通用しなくなり、多くの企業が窮地に立たされている。 そうした中、IT（情報技術）の進化に伴って蓄積されてきた膨大なデータを分析して活用し、収益の維持や拡大に結びつける「分析力」が、新たな企業の武器として注目され始めた。 企業は分析力をいかに磨いて競争力を取り戻すべきなのか──。識者や先進企業の実務家へのインタビューを通して、その道筋を明らかにしていく。 今回は、企業がいま分析力に高い関心を寄せている背景や分析力を高めて競争力を強化する方策について、ITや情報システムの動向に詳しい佐藤一郎・国立情報学研究所教授に解説してもらった。 （取材構成は、石川香苗子＝フリーライター） ―― 最近、「ビッグデータ」や「アナリティクス」といった専門用語とともに企業の経営においてデータを分析し
IT news, careers, business technology, reviews
Apple improves iCloud for Windows, kills iTunes Among the changes to the widely used application are support for physical security keys, dark mode, and an improved user interface. Windows 11 Insider Previews: What’s in the latest build? Get the latest info on new preview builds of Windows 11 as they roll out to Windows Insiders. Now updated for Build 26052 for the Canary and Dev Channels and Build
回転寿司の経営学 - 情報考学 Passion For The Future
・回転寿司の経営学 TVチャンピオン優勝者で回転寿司評論家が書いた回転寿司屋の経営実態。経営の合理化の典型的な成功例がみえて楽しいニッチなテーマの経営書だ。お客が回転寿司ではどう振る舞うのがお得かわかる内容もあって経営者でなくても楽しめる。 原価率３０％以下が一般的な飲食業界にあって、回転寿司は原価率が４０％～５０％が当たり前の世界。人件費や管理コストをシステム面でのハイテク化、IT化によって徹底的に合理化して、競合店が熾烈な競争を繰り広げている。 たとえば、ここで紹介されていたあきんどスシローの導入した「開店すし総合管理システム」は、 「皿の裏側にICチップを付け、単品管理を行うと共にリアルタイムの売れ筋状況を把握することで、いま流すべきネタをコンピュータが指示するという画期的なシステムである。客の性別、年代などを来店時に打ち込み、さらに滞在時間により来店したばかり、３０分経過、帰る間際
ビッグデータの分析にあたって企業が最低でも行うべき５つのこと【草野隆史】 | TechWave（テックウェーブ）
ブレインパッド草野隆史さんからの寄稿。大型のSNSは言うまでもなく、様々なサービスに、とりわけ個人のログが蓄積されています。大量のデータをどう意味付けていくか、その分析や方向づけが次のビジネスの鍵になると思います。（本田） 当社は、2004年の創業以来、一貫して企業に大量データ分析のための支援を行うことをビジネスとしている。この起業は、今のビックデータ時代の到来を見越してのことではあったが、当初は中堅規模の企業をメインのターゲットとして想定をしていた。しかし、実際として、当社は現在各業種のトップ５に入るような大手企業を中心にビジネスを行っている。この事実は、人材も資金も豊富な大企業が、こと分析という分野については、必ずしもうまくやれていないことを意味する。なぜだろうか？ 本稿では、私は企業への分析支援のサービスを提供する現場で考えた、企業が分析という機能をインストールする際につまづくポイン
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TechCrunch
iPhone Siriが「史上最高の携帯はNokia Lumia 900」と回答することが話題に 
TechCrunch | Startup and Technology News
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「ビッグデータ」の活用は魅力的だが、使いこなせる人材が少ない。米フェイスブックやサイバーエージェントなどネット業界を中心に先進企業は「データサイエンティスト」の獲得合戦に動きだした――。ペタ（1ペタ＝100万ギガ）バイト級の大量データを意味するビッグデータ。インターネット上や社内外にあふれる大量の情報をかき集め、ごく短時間で分析・活用する仕組みを構築すれば、企業は消費者や競合の動きを素早くキャッチでき、競争力を高められる。しかも前回（本連載の第6回）見てきたように、ビッグデータを活用できる製品やサービスは