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2016年11月21日のブックマーク (6件)

  • Machine Learning Operations (MLOps) | DataRobot

    Platform AI Platform The platform for generative and predictive AI. Learn more Documentation Pricing What’s New Demo Hub Explore Generative AI Product Offering Operate Confidently scale AI and drive business value with unparalleled enterprise monitoring and control. Deploy and Run Learn and Optimize Observe and Intervene Govern Unify your AI landscape, teams, and workflows for full visibility and

    Machine Learning Operations (MLOps) | DataRobot
  • 第二世代人工知能の亡霊がもたらす”AIの冬”

    第二世代人工知能の亡霊がもたらす"AIの冬" AI Winter is coming!! 2016.11.21 Updated by Ryo Shimizu on November 21, 2016, 15:49 pm JST 日立が公開した「汎用人工知能」のプロモーションビデオが日AI業界で悪い意味での注目を集めています。 このビデオでは、日立は自社で開発したAI技術「H(エイチ)」を、「汎用人工知能」と自称しています。 しかし、「汎用人工知能」は、通常、AGI(Artificial General Intelligence)の訳とされ、人工知能研究のメインストリームでは、GoogleやFacebookなどを含めて「まだ世界の誰も開発に成功していない」ものとされています。 ビデオに登場する株式会社日立製作所、研究開発グループ技師長の矢野和夫氏によれば、このH(エイチ)は、「(カスタマ

    第二世代人工知能の亡霊がもたらす”AIの冬”
  • 機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について - yasuhisa's blog

    サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います。 前提 考慮に入る採用基準 予測精度 (コードの)メンテナンスの容易性 計算オーダー 学習時 予測時 挙動のコントロールのしやすさ/予測説明性の容易さ チューニングの必要性 その他 まとめ 前提 機械学習がプロダクトの主要な武器になる(例えば最近話題になっているGoogle翻訳におけるNMT)ものではなく、サービスにデータがまずあり、機械学習でデータを活用することにより、そのサービスを支えていくようなものを前提に考えています(例えばCGMサービスのスパム判定)。また、投稿内容は私個人の意見であり、所属組織を代表するものではありませんとお断りしておき

    機械学習をプロダクトに入れる際に考える採用基準について - yasuhisa's blog
  • ビジネスモデルを徹底解説!今話題のITビジネス20選

    アプリ開発で起業しよう!参考にしたい成功事例8選 2009年7月に日初となるスマホが発売されて今年で6年になります。2014年のアンドロイドとiPhone のアプリ総数は200万を超え、開発中アプリも60万件以上に及びます。 また日国内のアプリ市場は、2013年で8200億円規模といわれ、それに携わる人は56.5万人と推計されています。 そんな急成長かつ巨大市場の中で、アプリ開発によって成功を収めた方も少なくありません。アプリ開発によって成功している事例をいくつかご紹介します。 ECモデル インターネット上で商品を販売し、それを購入したユーザーの対価によって収益を獲得していくサービスです。楽天Amazonのような巨大ECサイトからファッションに特化したZOZOTOWN、オフィス用品のアスクル、こだわり野菜販売のオイシックスなどの専門ショップまで、物販が絡む事業すべてを含みます。 ま

    ビジネスモデルを徹底解説!今話題のITビジネス20選
  • 【保存版】インターネット広告の種類や媒体資料、料金相場130選 | モバイルマーケティング研究所 |ModuleApps

    ポータルサイト Yahoo!JAPAN 月間約160億PV、訪問者数4,478万人、利用率90%を誇る、Yahoo!JAPAN。多くのユーザーに幅広く商品・サービスがアピールできます。 ブランドパネル トリプルサイズ 8,500,000円~(1週間:PC、imp1.0円) エリアターゲティング ブランドパネル 550,000円~(1週間:PC、imp1.25円) インストリームアド 1,000,000円~(25万ストリーミング保証、動画広告) ミドルレクタングル 500,000円~(250万imp:スマホ、imp0.2円) ■媒体資料 http://marketing.yahoo.co.jp/download/ MSN マイクロソフトが提供するポータルサイト。ユーザーニーズに合わせた多様なチャンネルを展開しています。30代を中心に幅広い年代のユーザー層がおり、経済的にゆとりのある働く男女

    【保存版】インターネット広告の種類や媒体資料、料金相場130選 | モバイルマーケティング研究所 |ModuleApps
  • FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!

    FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ

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