孤独でつらい機械学習データの作成を、ワイワイ楽しくする環境を3日で作る - Qiita
21世紀でもっともセクシーと言われるデータサイエンスは、18世紀を彷彿とさせる奴隷的な作業によって支えられています(要出典)。その作業とは、データを作る作業(=アノテーション)です。多くの場合、アノテーションは孤独な単調作業の繰り返しです。延々と続けていると、全ての単語にunkとつけるようになる事例も報告されています。つまりつらい！のです。 本記事では、「孤独で辛い」アノテーションを「みんなで楽しく」行える環境を作る方法を紹介します。そのポイントは以下3点です。 Easy: アノテーションを楽に Feedback: アノテーションした結果がすぐにわかるように Gamification: アノテーション結果をみんなで競い合う Overview アノテーションを行う流れは以下のようになります。 Annotation Tool for Easy: アノテーションを楽にするためのツールを用意 In
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
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