カメリオで使われている機械学習 | カメリオ開発者ブログ
はじめまして。白ヤギコーポレーションでエンジニアをしている谷田です。 カメリオでは、テーマに合ったニュース記事を提供するために、機械学習を応用した新しいアプローチを最近こっそり導入しました。この記事では、カメリオがどのようにニュース記事がテーマに合っていると判断しているのか、そのアルゴリズムの概要を解説してみたいと思います。 カメリオでは新しく入ってきたニュース記事を、何万もあるテーマの中から良く当てはまるものに自動的に振り分けています。これまでカメリオでは、記事があるテーマに振り分けられるためのさまざまな条件を半自動的に導出して、テーマと記事とのマッチングを行っていました。しかしこの従来の方法では、テーマ名の単語が記事中にたくさん出てきたりした場合に、実際にはあまりテーマに関係が無かったり、あるいはユーザの興味を引かないような記事が混ざってしまうことがありました。 新しく導入した機械学習
トピックモデルに基づく多様性の定量化 | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 明日NikkeiBPさんから発売予定の「図解と数字で説得する！ データプレゼンテーションの教科書」の�記事のために、自然言語処理を使った分析をさせていただきましたのでご紹介させていただきます。こんなビジュアルのかっこいい分析です。 今回ご協力させていただいた本にご興味をお持ちの方は下記からお探し頂けます！下記日経BPさんのご紹介 得られた答えや発見を図解やビジュアルの形で分かりやすく示す「プレゼンテーション」能力も身に付ける必要に迫られて います。そこで、図解を使ってメッセージを分かりやすく伝える方法論から、最先端のデータビジュアライゼーションの現状までを盛り込んだムック「データプレゼンテーションの教科書」の一部を公開します。これこそデータを魅せるワザを習得できるベストプラクティスです。 今回のお題は「多様性」です。今年もいろ
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
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