ここからはじめるディープラーニングの主流手法まとめ【保存版】 - HELLO CYBERNETICS
s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニングは2006年にトロント大学のHinton氏が考案したDeep Belief Networkから始まりました。このとき考案されたのが事前学習という手法で、一層ずつ層を学習させてから繋げていくことで、一気に深い構造を学習させる際に生じていた勾配消失問題を回避することに成功しました。 その後深い構造を使った機械学習が全てディープラーニングと呼ばれるようになり、今やその種類は非常に多岐に渡ります。今回はディープラーニングって言っても色々出てくるけど、どれがどれだか分からないという人のために（そして自分の中で整理するために）、ディープラーニング手法をまとめてみたいと思います。 ディープラーニングの種類のまとめ Deep Belief Network(DBN) 最初に登場したディープラーニングの手法 特徴抽出を人手でやらなくても良くなった
AIの進歩が社会に求める変革とは(1/9ページ)：nikkei BPnet 〈日経BPネット〉
旬な話題をビジネス、テクノロジー、トレンドなど多角的に解説。日経BP社のメディア横断ダイジェストです。 ビジネス nikkei BPnetの「愛され記事」 編集部が選んだ心に残る記事 デジタル 魅せる東京ゲームショウ2017 Windows 10をもっと快適に IT iPhone情報局 注目、カウントフリーSIM 夏タブレット＆モバイルノート ライフ 「別れ」の時 他人事ではない「熟年離婚」 健康的に、ダイエット 子供と過ごす夏休み テクノロジー 次世代通信規格「5G」を知る 好調SUBARUの秘密 最新技術で最良のポルシェ ロボット最新動向 環境 守ろう！「生物多様性」 ストップ！地球温暖化 台風・ゲリラ豪雨 建設 自治体研究「豊島区」 細野透が切り込む建築の世界 シティブランド・ランキング 復興ニッポン 医療 命を守る熱中症・暑さ対策 追悼・小林麻央さん 猛威を振るうノロウイルス 解決
チームの良さを確認するためにやったこと - Web錯誤
この記事はProduct Manager Advent Calendar 2016の7日目の記事として書かれました。6日目の記事はgackyさんのおじさん Product Manager サバイバルガイドでした。 はじめまして。GMOペパボ株式会社でディレクターとして働いています。@jitsuzon です。弊社ペパボには「プロダクトマネージャー」という名称の職位や役職は存在しないため、自称プロダクトマネージャーとして、サービスのあれやこれやに関わっています。自称に至った経緯はこちらのスライドをご参考ください。 いきなりですが、みなさんのチームは「良いチーム」でしょうか？どこが良いのでしょう？どのくらい良いのでしょう？ この記事では、それをアンケートを用いて定量的に確認する方法について実践を元にお伝えしていきます。最近話題にのぼってくることも多い「心理的安全性」なんかも登場します。 背景 私
ヤフーが考える機械学習AIがもたらす「3つの自動化」
AI（人工知能）とビッグデータ。この2つのキーワードは、これからのテクノロジにとっても、デジタルマーケティングにとっても避けて通れない重要なものだ。その実態と可能性について、インターネット業界のトップランナーはどのように考えているのだろうか。 「ad:tech tokyo 2016」で行われたパネルディスカッション「AIがマーケティングの何を変えるのか？～活用の本質と効果を探る」で、ヤフーのチーフストラテジーオフィサーで慶應義塾大学の特任教授である安宅和人氏が、同社が考えるAIやビッグデータがマーケティングにもたらした可能性などについて語った。 AIとビッグデータ、その本質とは何か 安宅氏は、米国エール大学で脳神経科学を研究してきたほか、コンサルティング会社のマッキンゼーにてブランドマーケティングなどに従事。ヤフーでは、CSOとして市場構造の把握と予見、全社戦略のフォーカス策定、ビッグデー
リーダーであるための視野・視座・視点 - Tech Inside Drecom
はじめに 十名～数十名ぐらいのプロジェクトで開発することの多いドリコムだが， プロジェクトの中に「プロジェクトリード職」という役割を置いている。 プロジェクトの実現性と健全性を担保するのが仕事だ。 ディレクター，プロダクトデザイン，プランナー，アート，エンジニアリーダーという風に 職種別のリード職を設けていて，エンジニアリーダーの場合はアーキテクチャや安定稼働， (技術的な) ユーザビリティ等への専門性を持って責任を負うのと，エンジニアチームの チーム作りもミッションに加えている。 最近は開発ライン数が増えてきたこともあり，新卒 2，3 年目のリード職が増えてきた。 リード職になった人に「一メンバーだった頃と何が違う？」と聞くと， よく「視野が広くなった」と返ってくる。 視野が広くなるとは具体的にどういうことなのか，掘り下げてみようと思う。 主に 2 年目エンジニア向けのエントリです。 仕
マイクロサービス時代に捧ぐ、Railsでの中規模APIサーバ開発のための技術構成 - Qiita
初めまして、qsona (tw) と申します。Ruby on Rails Advent Calendar 2016 6日目の記事になります。 Rails歴は10ヶ月で、もちろんAdvent Calendarへの参戦も初です。 全体的に生意気な内容と思いますが、 じゃんじゃんマサカリ投げてください お手柔らかにお願いします。 はじめに 環境 JSONを返すAPIで、データベースはRDBを想定してます。 あんまり関係ないですが一応、Rails5 (api mode) + MySQLを想定しています。 マイクロサービスとしてのバックエンドに使う技術スタックの必要な要件 マイクロサービスの良いところは、サービスごとに合った別々の技術が使えるということです。 とはいえ、一般的な組織であれば、学習コストの面などから、ファーストチョイスとなる言語があり、普通の要件に対してはその言語を使う、ということにな
Bigqueryの内部処理について徹底解剖してみた| PLAID engineer blog
プレイドで使い倒しているBigqueryの内部構造について徹底解剖してみました！
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
