絶対に見逃せない投稿が、そこにはある - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiita の 「見逃せない投稿」 を独自に評価してランキングするサービス Qaleidospace を作りました。 本投稿では、そのようなサービスを作ろうと思った理由、投稿を評価するアルゴリズム、システム構成について書きます。 余談ですが、今なら Yearly Ranking がほぼ 2015 年の投稿ランキングとなっており、眺めていて楽しいです。 TL;DR Qiita の「見逃せない投稿」をランキングするサービス Qaleidospace を作った。 適切な評価システムがあれば、書き手も読み手もみんな幸せになれるはず。 ストック数
ブランドデザインのアルゴリズムを開発するスタートアップ「Tailor Brands」が110万ドルを資金調達 - BRIDGE（ブリッジ）
<ピックアップ>Tailor Brands Raises $1.1 Million in Seed Funding To Build Out Its Automated Design Process | TechCrunch ロゴデザインを自動で作成してくれるアルゴリズムを開発しているスタートアップ「Tailor Brands」がシードで110万ドルを資金調達しました。出資したのは、Disruptive Fundの他、数人のエンジェル投資家。 「Tailor Brands」は、ロゴのデザインだけではなく、名刺や鞄など、オンラインとオフラインのブランドに必要なアイテムのデザインも自動でしてくれます。 先日、文章の自動生成サービスを提供する「Narrative Science」が1,000万ドルを調達していましたが、人間の專門スキルだと言われてきたものを、どの程度自動生成できるようになっていく
ManageFlitter
Thank You.As of January 2022, the ManageFlitter service is no longer available.We would like to thank our users for all the support over the years.Between 2010 - 2022, ManageFlitter helped over 4 million Twitter users from around the world, work smarter and faster with Twitter.The ManageFlitter journey, what happened and what's next.For any questions, email ceo@manageflitter.com.Follow @ManageFlit
Facebook Statistics, Application Statistics, Page Statistics - Socialbakers
20,000 brands use Emplifi to power their social media marketing
「事務職リーマンがwebサービスを作ってみた話」のトラックバックに対するトラックバッ
楽天の商品ページを日本語処理する際の概要について。 これは、「事務職リーマンがwebサービスを作ってみた話」のトラックバックに対するトラックバックです。 サイズデータ抽出の正確性についてもちろん、この手のアルゴリズム処理に「完璧」は存在しません。 ですが、拾った結果の品質を数百個ばかり、サンプリングで調査した範囲では、商品サイズを拾える商品のうち、９割を大きく超える率で、正しいサイズを拾えていますので、 「たまにはミスってますが、おおよそ役に立つ」 レベルの認識率は十分に達成していると思ってます。 もちろん、検索できる商品数が尋常じゃないので、サイズ抽出をミスっていそうな商品を狙い撃ちで探すと、結構見つかったりはしますが。 ちなみに、上記の「商品サイズを拾える商品」という表現には、レトリックがありまして、結構、楽天ではサイズが画像のみで記載されている商品もありまして、そういうものは、当然、
Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 - ベンチャー・アンダーグラウンド
2013-05-03 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 何てことはない、結論はこれだ 手品も種明かしされれば簡単なものだ。 Gunosyのしくみも、難しい説明は一切不要。下の画像を見てください。 Gunosyで配信されてくる記事の全てが、前日のはてなブックマークのカテゴリ別ホットエントリーだ。 つまりは「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 それ以上でもそれ以下でもない。みんなが夢を見ているような夢のAI（人工知能）システムとは程遠いのだ。 もともと、なんでニュースが1日〜2日遅れなのか疑問だった。 1日1回配信だからと言ったって、人が書いてるんじゃないんだからもっと早く出来るでしょうに。 しばらく使ってみて、更に不思議になった。 「全部前日以前に読んだことのある記事だ」って。 これで怪しさに気づいた。記事がはてブで片っ端からホットエントリーになっていたから。 決め
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