ほかにも、次のようなSEOネタを今週もまとめてお届けする。あなたの仕事とスキルアップに役立ててほしい。 Search Consoleから緊急警告! 検索結果のクリックが著しく減少しました3万ページを削除したら、検索ランキングへの影響はいかに?Fetch as Googleを使いすぎるとペナルティを受ける!?リンク否認ツールの間違った使い方: ×見覚えのないリンクを否認するサイトの長期的な成功は「ランキング要因の研究」ではなく「UX改善」が必要figcaptionタグはalt属性の代わりになる?URL検査ツールでPCサイトのスクリーンショットを取得できないグーグル、JSレンダリングの速度向上に取り組み中広告もLPもAMPにしたら、CTRが87%⬆・CVR76%⬆PWA+TWAでウェブサイトを完全アプリ化してGoogle Playに登録も狙い目のSEOは画像検索。2人のGoogle社員がアドバ
はじめに コルモゴロフ-スミルノフ検定を利用した特徴量選択 コルモゴロフ-スミルノフ検定とは 特徴量選択にどう活用する? Kaggle Kernel おわりに はじめに えじさんの下記記事を読んで「コルモゴロフ-スミルノフ検定を利用した特徴量選択」が気になりました。自分なりに簡単に手を動かしてみたので、備忘録としてまとめておきます。 amalog.hateblo.jp 元になったdiscussionの投稿はこちらです。 www.kaggle.com コルモゴロフ-スミルノフ検定を利用した特徴量選択 コルモゴロフ-スミルノフ検定とは Pythonでは「scipy.stats.ks_2samp」で実行できます。 docs.scipy.org This tests whether 2 samples are drawn from the same distribution. 日本語にすると「2つ
こんにちは、経済学チームの安井(@housecat442)です。 先日開催されたAAAI 2019に参加・発表してきましたので、気になった研究や発表した論文の内容について簡単に記事を書かせていただきます。 そもそも今回はじめてAAAIへ参加させていただいたのですが、経済学徒にもおなじみのゲーム理論の存在感に非常に驚かされました。内容に関しても非常に面白く、因果推論や計量経済学だけでなくゲーム理論においてもComputer ScienceとEconomicsの交差点があったのかと深く感心させられました。これに関しては一緒に参加した後輩の金子くんが別途ブログ記事を投稿する予定なので、しばしお待ちいただいてそちらを参照していただければと思います。 実はAAAIは因果関係を考える様な学習モデルが以前から発表されてきました。中でも操作変数法をオンライン学習の設定に持ち込んだ研究は非常に面白く、自分の
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 論文紹介 画像引用 https://openreview.net/pdf?id=Bkg3g2R9FX https://github.com/Luolc/AdaBound https://www.luolc.com/publications/adabound/ AdaBoundとAMSBound Adamに学習率の上限と下限を動的に加えたものをAdaBound AMSGradに学習率の上限と下限を動的に加えたものをAMSBound どちらの手法も最初はAdamのように動き、後半からSGDのように動く Adamの良さである初期の学習の速さと
by geralt 2018年に施行された新データ保護規則「GDPR」の発行に際し、Facebookが、イギリスのデーヴィッド・キャメロン内閣の財務大臣を務めたジョージ・オズボーン氏を含む世界中の政治家をターゲットとした極秘のロビー活動を行っていたことが判明しました。新たに流出した機密扱いの内部文書によると、Facebookは政治家たちに対して投資やインセンティブを約束しながら、GDPRの制定に反対するよう求めていたといいます。 Facebook asked George Osborne to influence EU data protection law https://www.computerweekly.com/news/252458229/Facebook-asked-George-Osborne-to-influence-EU-data-protection-law Revea
最終更新日:2023年6月12日 R&D部の榊です。 当社のR&D部では,研究開発上で利用する様々なリソースを部内で共有しています。 今回、そのうちの一つである単語分散表現モデルを社外の方にも利用可能な形で配布することにしました。 なので、それについてご説明したいと思います。 なお、最近の日本の自然言語処理界隈では、文分散表現モデルであるBERTの日本語を含む多言語モデルが公開になったばかりなので、日本語の単語分散表現モデルの配布は大変今更感があるなあ・・・と思ったりもしています。 ですが、日本語を対象とした文・単語の分散表現共に、配布されているのはWikipediaを学習コーパスとしたものが殆どです。 なので、WikipediaではカバーしきれないSNSやWeb上の文書を学習コーパスとした分散表現のモデルを公開することは一定の価値があると考えています。 本言語資源に関しては、2019年6
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