KindleやAmazonビデオなどデジタルサービスの返品方法 - きんどう
【便利】なぜかPC版のAmazonトップから『カスタマーサービスに連絡』が一発で見つけられなくなってるのでURLを貼っておきますね → https://t.co/fY84usnJt9 ヘルプ＆カスタマーサービス > アカウントサービス > お問い合わせ方法 にあります。 pic.twitter.com/GkKWN5Uq2Y — きんどう (@zoknd) January 25, 2018 AmazonKindleは誤購入の場合、1週間以内なら全額返金に応じてくれます。 【1週間以内なら全額返金】 Kindle本の返品方法 まずご購入済みかを確認するためPCでKindleストア 真鍋昌平『SMUGGLER』を開いて 1．注文を確認する 2．注文概要で価格をチェック 3．誤購入しているならカスタマーサポートに相談。この際、注文番号を控えること Kindle本の返品方法 Kindleカスタマーサ
Video Pixel Networks
We propose a probabilistic video model, the Video Pixel Network (VPN), that estimates the discrete joint distribution of the raw pixel values in a video. The model and the neural architecture reflect the time, space and color structure of video tensors and encode it as a four-dimensional dependency chain. The VPN approaches the best possible performance on the Moving MNIST benchmark, a leap over t
校正担当者必見!? 地味な誤字脱字で泣かないためのRecurrent Neural Networkのスゴイ生かし方
校正担当者必見!? 地味な誤字脱字で泣かないためのRecurrent Neural Networkのスゴイ生かし方：Deep Learningで始める文書解析入門（2）（1/2 ページ） 本連載では、Deep Learningの中でも、時系列データを扱うRecurrent Neural Networkについて解説。加えて、その応用方法として原稿校正（誤字脱字の検知）の自動化について解説します。今回は、本連載における「誤字脱字」の定義と「なぜRNNを利用する必要があるのか」「課題に対してRNNをどのように利用したのか」について。 本連載「Deep Learningで始める文書解析入門」ではDeep Learningの中でも時系列データを扱うRecurrent Neural Network（以下、RNN）とその応用方法としてリクルートグループ内で取り組んでいる原稿校正（誤字脱字の検知）の実現方
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
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