Articles about: Benchmarking: comparing different stuff in a similar environment...Machine Learning: mostly supervised machine learning (a lot of xgboost / LightGBM)...Statistics: whatever a data scientist (should) already know...Explanations: going from A to Z when the steps are known...Design: problem-solving (ex: experimental design)...Computers: virtualization, information technology/systems..

レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休レストランでは10年以上動いているシステムをPython 3で書かれた新システム（以下restaurant2）に順次移行する作業を進めています。現在ではPC用のレストランページ や主要な API を含め、いくつかのページがrestaurant2で提供されるようになっている状態です。本記事ではこの移行の経緯と、restaurant2システムの詳細、Pythonを選んだ理由、現在の進捗状況をお伝えします。 経緯 一休レストランはサービスローンチ時よりClassic ASP（言語はVBScript）でシステムが構築されてきました（こちらに驚かれる方も多いと思いますが、歴史的経緯という言葉で強引にまとめて話を先に進めます）。このシステムは現在も一休レストランを支えているのですが、長年の改修による複雑性の増加、言語の古さ、言語機能の

「暗号」と聞いて、それが自分の生活に、どれだけ密接な関係があるか思い浮かべる人はどれだけいるだろうか。多くの人にとっては、暗号とは軍事や諜報といった、限られた世界での話に思えるかもしれない。だが、今あなたが読んでいるこの記事も、ヤフーのサーバーからあなたのスマホやパソコンまで、通信が暗号化された上で配信されている。 通販サイトでクレジットカード情報を入力する時、オンラインバンキングを利用する時、IDやパスワードを入力する時……様々な場面で、他人に漏れてはいけない重要な情報は暗号化され、守られている。暗号化は重要な情報だけではない。携帯電話の他愛のない会話であっても暗号化され、プライバシーが守られている。重要な情報からプライバシーの保護まで、暗号は欠かせない技術の一つとなっている。だが、その暗号は絶えず解読の危機に晒され続けていて、それには国家の思惑も見え隠れしている。 終戦の日も近い今回は

2匹の鹿が主人公となるPCゲームのリリースが発表されました。 鹿が主人公となるゲームは珍しいですが、いったいどのようなゲームなのでしょうか。 文明崩壊後の世界が舞台 出典：Way to the Woods公式サイト この鹿が主人公のゲームの名前は「Way to the Woods」。 人類の文明が崩壊した後の世界を2匹の鹿が探検する作品になっています。 このPCゲームはオーストラリアの学生3人によって開発されているもので、資金援助を受けながら現在開発が進められています。 ビジュアルの美しさが目を引くWay to the Woods 上の動画がWay to the Woods公式のトレーラームービーです。 1分ほどのムービーですが、古い駅や線路など、どこか日本を彷彿とさせるようなノスタルジックな風景が見られます。 また、ジブリ作品に影響を受けているそうで森や雨の描写も美しく、ビジュアル面だけ

(左の絵画はレンブラントの「Portrait of an Evangelist Writing」) 1. はじめに 画像認識は今や一般的ですが、音の認識というと「音声認識」になり、いわゆるスマートスピーカーが隆盛です。 この記事では、音環境を認識することで、周囲の活動や環境を、更にはリアルタイムにライブ音源から認識するソリューション実装についてご紹介します。 daisukelab/Machine Learning Sound Classifier for Live Audio 実装はこのGitHubリポジトリに全て公開されていますので、この記事ではいくつかの使用例と、学習方法、現状使うときに注意が必要なチューニング方法をご紹介します。 (今後もう少し詳しく学習方法をアップデートしたいです。) 1.1 音環境を認識するには 認識のための技術として機械学習、特にDeep Learningが欠か

こんにちは！広報部のとくなり餃子大好き（ id:tokunarigyozadaisuki ）です。 クックパッドのSlackには無数のオープンチャンネルが存在していますが、最近盛り上がりを見せているのが「#keyboards」というチャンネル。先週末コミックマーケットが開催されていたためここ最近はその話でもちきりの様子でしたが、普段から大事な仕事道具であるキーボードにこだわりを持った社員が日々情報交換をしています。興味本位で社員のキーボードをのぞいでみると、ピカピカ光るものから、カチカチッと音がなるもの、アルファベットも数字も書いていないもの……その多彩さにびっくりします。 そこで、クックパッドエンジニアの最近のキーボード事情を調査してみました！ なお、HHKBやRealforceはクックパッドでは当たり前だったので、紹介は割愛いたします。 クックパッドエンジニアのキーボード @takai

はじめに Pytorchの処理で学習済みの単語分散表現（Word2Vec, Glove等）を使いたい場合がある。 直接、Embedding層にセットする場合が以下の方法で問題ない。 kento1109.hatenablog.com 前処理として、torchtextを利用する場合はそうはいかない。 torchtextはコーパスから単語の辞書作成、インデックス化、バッチ化、パディングなど色々と便利なことが出来る。この利便性を享受するためには、torchtextで作成する辞書の単語とインデックスのマッピング情報を利用しなければならない。 つまり、このマッピング情報に従い、学習済みの単語分散ベクトルもマッピングさせる必要がある。 調べたところ、fasttext,Gloveなどの単語分散表現をロードする方法と、独自で作成した単語分散表現をベクトルにセットする方法の２つのがあった。 事前準備 まず、テ

Amazon Web Services ブログ Amazon Rekognition を利用して人身売買と戦う Marinus Analytics 社 Marinus Analytics 社は女性が経営する 2014 年に創設した会社で、ビッグデータを実用的なインテリジェンスに変える AI ツールを構築しています。特に、Amazon Rekognition の顔認識機能といった人工知能の利用に積極的で、人身売買の被害者を発見し、家族と再会ができるよう取り組んでいます。 Marinus Analytics 社の社長兼共同創業者である Emily Kennedy 氏は、「人間は人工知能を恐れるべきではないと思います。人間は他の方法よりもはるかに優れた結果を出し、広域に影響を与えることができるからです。」と言います。「Marinus Analytics 社にとって、人身売買と戦っている人たちが、

初投稿です。 目標 スマホのブラウザとカメラで動く日本語OCRアプリケーションを作る。 経緯 会社で社内便（複数）の郵送を頼まれる事がある。その際、宛名読む→宛名から郵便受け番号への変換→宛名の郵便受けまで行って投函→宛名読む→...を繰り返す必要があり効率化したい。 ↓ 配達の前にPCで宛名を一括で打ち込み、郵便受けの番号リストを作成すれば良いがタイピングが面倒。 スマホのカメラで動くOCRなら便利そうだが、Google Cloud Vision APIの社内利用はセキュリティの問題もあって（多分）無理。 ↓ tesseract.jsなら入力情報を外部に送信しなくて良いので安全なのでは！？ AndroidとかiOSのアプリは作れないけどhtmlなら何とかなりそう！？ ↓ 今ここ ↓ 社員情報のAPIを使用した最短ルートの提案など... 作成物 作成物のデモ 処理速度の関係でiPhone

エンタメツイート分析で『カメラを止めるな！』に迫る映画『カメラを止めるな！』が話題になっていることはもう、説明するまでもないだろう。6月23日に都内2館で公開がはじまって見る見る話題が広がり、8月には全国124館に拡大した。すでにこの週末も都心の大きなスクリーンが昼間のいい時間だと半分埋まっている。筆者は7月半ばに川崎チネチッタで観賞したが、また観にいこうかと思っている。 口コミで広がったのは明らかだが、いったいどのような”感染経路”をたどったのか。日ごろからエンターテイメントとTwitterの関係をウォッチしてきた筆者としては気になるところだ。 そこで角川アスキー総研の主任研究員・吉川栄治氏に相談したところ、ちょうど分析をするところだと言う。同研究所はとくにテレビや映画などエンターテイメントのTwitterを抽出して日々動きを追っていて、様々な話題のツイート分析を発信する「ついラン」とい

“感染”は日本映画界における大事件？(C)ENBUゼミナール［映画.com ニュース］　パンデミックが止まりません。新鋭・上田慎一郎監督がメガホンをとった映画「カメラを止めるな！」の累計上映館数が全国150館にまで拡大することが8月9日に発表され、これで47都道府県の劇場を完全制覇、否、“感染制覇”となりました。観客動員は1日あたり1万人増のペースで推移しており、わずか2館の封切りから始まった本作が、異例の快進撃を続けています。 映画は、専門学校「ENBUゼミナール」のワークショップ「シネマプロジェクト」の第7弾として製作された作品。そのアイデアと、何度も本編を見たくなるような構成の妙、共感を集めてやまない出演者たちのキャラクターなど、全編にみなぎる映画的興奮が観客を魅了しています。 6月23日に都内2館で公開を迎えた本作ですが、爆発的に感染が広まったのは、7月に入ってから。7月1日に人気

2018年8月12日、掲示板サイトに国会議員2名の公式サイトを含むURL 5件が続けて投稿されました。URLは画像を参照させるもので、画像は対象のWebサイトと関係がないとみられることから、第三者が何らかの手段によって勝手に設置した可能性があります。ここでは関連情報をまとめます。 掲示板への投稿 掲示板サイトに2018年8月12日 2時前後にかけて5件の投稿が行われた。 掲示板サイトは書き込みした際にIDが付与されるが、5件を投稿したIDはいずれも「XHSAefvX0」であった。 投稿されたのはURLのみ。また同一のIDでこのURL以外の投稿は行われていなかった。 投稿されたWebサイト 投稿されたWebサイトと時間は以下の通り。 掲示板への投稿日時 投稿されたWebサイト 復旧日時 2018年8月12日 01:47:44.29 衆議院議員 野田聖子オフィシャルサイト （www.noda-

今までも、いくつか拡張機能は使っていたものの、大部分は使わずに過ごしていたため、食わず嫌いはいけないな・・と思いドキュメント読みながら使ってみてまとめます。 まえおき 拡張機能（nbextensions）自体や、過去の記事で触れたHinterlandやTable of Contents (2)などはそちらの記事（Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集）をご確認ください。 結構抄訳などしています。（浅く広く。詳細はドキュメントに任せるとして、こんな拡張機能あるのか、程度にご使用ください） nbextensionsを入れたときに最初から入っている拡張機能を対象とします。 全部といっても、nbextensionsの設定画面を表示するための拡張機能だったり、基本的にデフォルトで有効で、且つ変えることがほぼなさそうなものは割愛します。 環境は「Python 3.6.5 :: Anacond

捨てメールアドレスは普段使っているメールアドレスを知られずにメールを受信したい時や、アカウントの開設などでメールアドレスが必要なサイトの登録時に、自分のメールアドレスをサイト側に収集されたくない時などに便利です。ドイツのハッカー集団であるカオス・コンピュータ・クラブが開発した「anonbox」は、無料で完全匿名の捨てメールアドレスを簡単に作成し、メールアドレス取得から翌日の午後11時59分までの間、メールの送信だけでなくメールボックスによる受信も可能なサービスとなっています。 anonbox :: Chaos Computer Club https://anonbox.net/ 捨てメールアドレスを作るには公式サイトにアクセスし、画面上部の「GENERATE」をクリック。 すると、たったワンクリックで捨てメールアドレスが生成されました。 メールアドレスの下には、今回生成されたメールアドレス

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2館だけで上映されていた予算300万円の映画が150館を超える「感染」拡大を果たし、「ここ数年で最高の映画」と多くの映画ファンが評価する「カメラを止めるな！」（上田慎一郎監督）。だが、この映画をフルに楽しめずに途中退場してしまう観客が少なからずいるという。作品前半のカメラワークで映像手ブレが激しいため、「映像酔い」「画面酔い」してしまうのだ。 映画『カメラを止めるな！』三半規管が弱い方は映像酔いに注意（Togetter） 16ミリフィルムカメラで撮影された（という）ホラームービー「ブレア・ウィッチ・プロジェクト」、手持ちムービーカメラを元にした（という）怪獣映画「クローバーフィールド／HAKAISHA」、アクションカムのGoProを頭部に固定して撮影されたFPS映画「ハードコア」など、激しいカメラワークは見る人を選び、途中離脱も少なからずいる。これらに引っかかった人は「カメラを止めるな！」

A: Data Mining データマイニング研究の最新動向: 時系列、テキストマイニング、異常検知 B: HCI ユーザ評価から見るHCI -良いシステムの実現のためにCV研究者が学ぶこと- C: Robotics 実ロボットの知識獲得のためのシミュレーションを用いた転移学習における環境差異の解決 D: Bio CVにおける「認識」タスクに向けた生物の視覚情報の獲得とその処理についての調査 E: ASP 音声処理の最先端 F: NLP CV2NLP：コンピュータビジョンと自然言語処理の共存マップ G: Psychology A survey on Psychology - Connecting Perception, Language, and Memory studies with Computer Vision