Alignment and Autonomyな組織づくり - クックパッド開発者ブログ
はじめに サービス開発部部長の勝間(@ryo_katsuma)です。 普段は、エンジニア、デザイナ、ディレクターを含む様々な職種のメンバーのマネジメントを行っています。 今日は、私の部署における組織づくりの取り組みについてお話いたします。 背景 現在、私が所属しているサービス開発部は、年初の組織改編時に発足しました。レシピをさがす、のせるなどを含むレシピサービス、いわゆる「クックパッド」において、広告事業、会員事業など事業にまつわる開発以外のユーザーに触れる部分の開発を行っています。 クックパッドはPCウェブ、モバイルウェブ、モバイルアプリといくつかのプラットフォームをサポートしていますが、ここ最近の部署での開発はモバイルアプリを中心に行っています。 メンバーの数も他の部署と比較しても多く、学生アルバイトも含めて約45人が所属し、役割ごとに分割されたグループにも10人前後のメンバーが配置さ
Char2Vec で文字の特性について調べてみた - mixi engineer blog
ミクシィ Vantage スタジオのAI・ロボットチームで自然言語処理関連の研究開発に関わっている原（@toohsk）です． Vantage スタジオでは人の感情に寄り添った会話ができるAIの研究開発を通じて，新しいコミュニケーションサービスを生み出そうとしています． 今回， Char2Vec を用いた，文字毎の特性について実験を行いましたので，紹介したいと思います． Word2Vec とは Word2Vec は単語をベクトル表現に変換する方法です． これまでは自然言語処理の分野では単語を扱う場合， one-hot の形式で文章内の単語を表現することが多かったです． しかし，自然言語を機械学習で扱う場合や論文では，最近では必ずといっていいほど Embedding された状態，すなわち単語をベクトルに変換してから機械学習のアルゴリズムに与えています． ではなぜ one-hot の形式ではなく
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