Facebook、批判を受けた「Trending Topic」を変更--パーソナライズやめて地域別に
Facebookは、同社サイトにおける偽情報拡散を防ぐ方法を模索する中で、ニュース情報を得るための場所としての評判をもう一度高めたいと考えている。 Facebookは米国時間1月25日、米国で提供している「Trending Topic」機能の大幅刷新を発表した。Facebook上で注目を集めているニューストピックを表示する、ニュースフィードの右側に表示されるセクションだ。個々のユーザーの興味に基づいてパーソナライズされたトピックを表示する機能は廃止された。今後は、同じ地域にいるユーザーであれば同じトピックが表示される。 17億9000万人ものユーザーがFacebookを利用し、同ソーシャルネットワークでニュース情報を得る人がますます増えていることから、Facebookが社会に与える影響は大きい。Pew Research CenterとKnight Foundationによると、米国の成人の
グーグル、見出しを自動生成するアルゴリズムを開発
記事に見出しをつけることは一部の人間が習得する技能であり、機械が学習するのは特に難しい技術だ。 Googleはコンピュータが文章の内容をまとめる際に遭遇する難関を乗り越え、「非常に良い」見出しをつけられる機械学習アルゴリズムを開発したと発表した。 Googleの「TensorFlow」ソフトウェアライブラリに基づいてGoogle Brain Teamが開発したこのモデルは、記事から抜粋した内容を元に、まずまずの見出しを作成した。 同ソフトウェアは「metro-goldwyn-mayer reported a third-quarter net loss of dlrs 16 million due mainly to the effect of accounting rules adopted this year」（主に今年採用した会計規則の影響によって、Metro-Goldwyn-May
高層ビルのエレベーターホールには、なぜ階数表示がないのか - 本当は怖いHPC
以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
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