Language Understanding (LUIS) による自然言語処理: 概要、分析モデル作成、Web API 経由の利用
Language Understanding (旧称: Language Understanding Intelligent Service (LUIS)) とは マイクロソフトが提供する認知機能 API 群である Cognitive Services のひとつで、文意やエンティティの推測を行う分析エンジン (分析モデル) を簡易に作成し、Web API 経由で利用することができるサービスです。 Language Understanding (LUIS) による分析モデル (LUIS App) の作成方法 LUIS による分析モデル (サービス内で LUIS App と呼びます) を作成するステップは下記の通りシンプルです。 Step1: 文章を分類する"クラス"である Intent (意図、目的)、単語サイズで抽出したい エンティティである Entity を予めセットアップします。 St
Machine Learning Trends from NIPS 2014
This blog post is authored by John Platt , Deputy Managing Director and Distinguished Scientist at Microsoft Research. I just returned from the Neural Information Processing Systems (NIPS) 2014 conference, which was held this year in Montreal, Canada. NIPS is one of the two main machine learning (ML) conferences, the other being ICML. NIPS has broad coverage of many ML sub-fields, including links
Rapid Progress in Automatic Image Captioning
This blog post is authored by John Platt , Deputy Managing Director and Distinguished Scientist at Microsoft Research. I have been excited for many years now in the grand challenge of image understanding. There are as many definitions of image understanding as there are computer vision researchers, but if we can create a system that can automatically generate descriptive captions of an image as we
Online Learning and Sub-Linear Debugging
This blog post is authored by Paul Mineiro , Research Software Developer at Microsoft. Online learning algorithms are a class of machine learning (ML) techniques that consume the input as a stream and adapt as they consume input. They are often used for their computational desirability, e.g., for speed, the ability to consume large data sets, and the ability to handle non-convex objectives. Howeve
Vowpal Wabbit for Fast Learning
This blog post is authored by John Langford , Principal Researcher at Microsoft Research, New York City. Vowpal Wabbit is an open source machine learning (ML) system sponsored by Microsoft. VW is the essence of speed in machine learning, able to learn from terafeature datasets with ease. Via parallel learning, it can exceed the throughput of any single machine network interface when doing linear l
)
Windows のタッチ操作 - Windows app development
Windows 8.1 には、システム全体で使われるタッチ操作の簡単なセットが用意されています。このタッチ言語を一貫して適用することで、ユーザーに、自分が使い慣れたアプリと似ていると感じさせることができます。アプリの使い方をわかりやすくすることで、ユーザーの信頼感が増します。タッチ言語の実装について詳しくは、「ジェスチャ、操作、対話的操作」をご覧ください。 この記事の内容: タッチの設計原則 タッチ言語 タッチ ターゲット 位置と持ち方 関連トピック タッチの設計原則 即座にフィードバックを返す 画面がタッチされたときにすばやく視覚的フィードバックを返すようにすると、ユーザーが安心して操作できます。操作に対して、色やサイズの変更、移動で応答する必要があります。操作できない要素は、画面がタッチされたときだけタッチ画像を表示するようにします。 コンテンツが指の動きに付いていくようにする キャン
1
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
Building Azure ML Models on the NYC Taxi Dataset