クエリ修正を考慮した検索評価指標sDCGを使ってユーザーの検索体験を監視をしたい - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。最近、ユーザーの検索体験の向上のために、以下の検索評価に関する本を読んでいました。 情報アクセス評価方法論 作者:酒井 哲也発売日: 2015/05/19メディア: 単行本 そこで今回は検索評価指標の1つであるsDCG (session-based Discounted Cumulative Gain)を使ってエムスリーの検索ログから体験の悪かった検索を抽出してみたのでその方法を紹介します。 現状の検索監視 現状の検索監視の問題 nDCG sDCG 線形横断 最下位クリックにおける検索結果の破棄 クリック＝適合文書 nsDCGを実際の検索ログに使ってみる sDCGを使って感じたこと まとめ We're hiring !!! Reference 現
DeepLabをMask R-CNNと比べてみた - じゅころぐAR
前回の続きで、物体検知＆セグメンテーションのライブラリ調査です。 最終的にはモバイルARで使う想定で評価しています。 ↓前回 jyuko49.hatenablog.com はじめに DeepLabの特徴 DeepLabの環境設定 ライブラリのインストール サンプル実行 コードを読んでみる テストスクリプトの作成 静止画（ローカルファイル） リアルタイム動画 性能比較 実行環境 Mask R-CNN 処理結果 処理時間（sec） DeepLab 処理結果 処理時間（sec） 結果まとめ 今後 はじめに Mask R-CNNをカメラでキャプチャしたリアルタイムの動画に適用したところ、すごくカクカクで思うように速度が出ませんでした。 GPU性能を活かせば速くなるらしいのですが、モバイルARで使うとなると、マシンスペックに頼るのは難しいです。 そこで代替のライブラリを探したところ、以下の動画を見つ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
