「Machine learning graph pitch #1」に参加しました（全発表まとめ） - u++の備忘録
本日開催された「Machine learning graph pitch #1」に参加しました。機械学習の中でも、特にグラフ関連の技術を実務で使っている5人の方々のLTをお聞きできました。 machine-learning-pitch.connpass.com Improving "People You May Know" on Directed Social Graph（Graph Embedding を用いた双方向つながり予測） やりたいこと Graph Embeddingを用いる利点 技術 結果 GANを用いたリンク予測におけるネガティブサンプルの生成 技術 やりたいこと 技術的難しさ 提案手法の課題 DAGの埋め込み手法とdisk embedding 技術 提案手法のContribution 応用範囲 論文レコメンドにおける Graph Convolutional Network
エム・データ｜テレビ番組・CMのリサーチ調査／TVメタデータ
過去を分析し､現在を知り､未来の兆しを掴む。 エム･データは、｢TVメタ｣の データプロバイダ＆リサーチカンパニーです。
メリットをきちんと理解していますか？ 失敗と成功から考える「テキスト・マイニング」の活用方法
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Googleのテスト自動化の進化 - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=6ZvCU0dht50 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Google Test Automation Conferenceが今年はSeattleで開催されたようです。その中で興味深いと感じた話題をいくつか拾ってみました。 1) 成長を続けるGoogle 会社の規模が大きくなり、歴史を重ねてくると、何事も非効率になりがちですが、Ankit Mehtaが紹介してくれた数字によると、Googleの開発ペースは依然として右肩あがりのようです。 コードのコミットは、1日3万チェックイン。約3秒に1回。グラフを目測した限りでは昨年から約20%増。 リリース数もこの1年でほぼ倍増。 2) テストクローラーを利用してのモバイル実機テストの
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Stopping Bugs Before They Sneak into Software - Microsoft Research
