上野で飲むならここ！上野の人気おすすめ居酒屋ランキングTOP5 | RETRIP[リトリップ]
上野で人気の居酒屋・飲み屋オススメランキングです。居酒屋・飲み屋・バー・バルなどジャンルもいろいろ！飲み放題プランも充実です！安いだけじゃない、美味い居酒屋へ行ってみませんか？上野の居酒屋選びに迷ったら、ぜひこの記事を参考にしてみてくださいね！ 情報は記事掲載時点のものです。施設によって営業時間の変更や休業などの可能性があります。おでかけの際には公式HP等で事前にご確認ください。また、当サイトではアフィリエイトプログラムを利用しており、ご紹介するお出かけスポットや商品に、アフィリエイトリンクを設置している場合があります。RETRIPでは引き続き、行き先探しに役立つおでかけ情報を提供していきます。
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東京グルメ一周の旅へ！山手線で“本当に旨い”27の厳選グルメまとめ | RETRIP[リトリップ]
山手線ユーザーのみなさん必見です！山手線って美味しいグルメの宝庫ですよね。そんな絶品グルメがそろっている山手線沿いのお店から、今回は悩みに悩んで選んだお店を全27駅、1店ずつ紹介します。このページを片手に山手線に乗車したら、山手線グルメ旅のスタートです！お気に入りの一店」を探しに行きましょう。（なお情報は記事掲載時点のものです。詳細は公式サイトなどでも事前確認することをおすすめします。） 情報は記事掲載時点のものです。施設によって営業時間の変更や休業などの可能性があります。おでかけの際には公式HP等で事前にご確認ください。また、当サイトではアフィリエイトプログラムを利用しており、ご紹介するお出かけスポットや商品に、アフィリエイトリンクを設置している場合があります。RETRIPでは引き続き、行き先探しに役立つおでかけ情報を提供していきます。
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話題を考慮した多様性のある情報推薦手法の提案
Sal Castro fue un maestro y activista de los derechos de los estudiantes hispanoamericanos. Nacido en 1933 en Los Ángeles, California, organizó las protestas de "Walk Out" de 1968 en las escuelas de Los Ángeles para defender los derechos de los estudiantes hispanos. Desde entonces, ha continuado enseñando y abogando por los derechos de los estudiantes hispanoamericanos. Recientemente, una película
Dekuwasu
Transcript 1. デクワス.PODセミナー 講演資料 サイジニア谷島作成 ※本資料はご参加いただいた企業様にお渡しております。 本資料の共有は貴社内での共有のみでお願い致します。 CONFIDENTIAL 2. パーソナライズ レコメンデーション 3. サイジニア株式会社 サイジニア株式会社 332,497,397円 329,497,197円 2007年4月4日 レコメンデーションサービス事業 インターネット広告事業 ウェブマーケティング支援・データ解析 コンピュータサイエンス分野の研究開発 会社名 資本⾦ 資本準備⾦ 設⽴ 事業概要 受賞歴 代表取締役社⻑ 取締役副社⻑執⾏役員 執⾏役員CIO 執⾏役員CTO 執⾏役員CFO 社外取締役 社外取締役 社外取締役 株主 吉井伸⼀郎 福井敦 吉村真弥 寒河江道博 ⽊⼾貴司 北城恪太郎 （日本IBM相談役・経済同友会終身幹事） 本多央
バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ - Qiita
はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2) - Qiita
Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013) 読んだ (1/2)機械学習MachineLearning論文推薦システム 長いので2回に分ける 概要と読む動機 2012年10月投稿，2013年4月採択の推薦システムのサーベイ論文 最新の技術動向の流れを確認したくて読むことにした 著者らもこのサーベイは過去のものと違い，有名な手法ではなく推薦システムのの進化に焦点を当てると述べているので期待がもてる 推薦システムのサーベイ論文について イントロに書かれている内容の気になったところをメモ 近年の推薦システムの適用領域について http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2181690 初期の推薦システムの方式について http://link.springer.com/article/10.1023/
レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ
February 10, 2009 14:31 レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ カテゴリ レコメンデーション ホットラボ Tweet ホットリンクは、創業以来8年間ずっと『究極のエージェント』を目指して会社を運営してきているので、レコメンドエンジン・データマイニング・テキストマイニング・WEBマイニング・対話エンジン等の技術はずっと開発してきました。 今回は、ホットリンクのレコメンドＡＳＰサービス「レコナイズ」の開発に際して、再度まとめたレコメンドエンジンに関する学術分野での基本から最新までの論文などをご紹介しておきます。 （ホットラボ（ホットリンクの研究チーム）メンバーである産業技術総合研究所の濱崎さんが中心となって以前まとめてくれたものです） **********************************************************
recommendationの人気記事 188件 - はてなブックマーク
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
Recsys2014の発表から現在のRecommend Systemの問題点を読み取る - Y's note
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited 仕事でRecommenderに関わっているのでRecsys2014の最初の発表を読んで現在の問題点を再確認したいという気持ちで、内容を起こしてみます。途中に出てくる数式の理解および書き写しが大変なので、概要だけ書きます。また意味を理解するためには「機械学習の手法」と「Recommend」に対する知識をそれなりに必要とされます。
Recommendation System --Theory and Practice
This document provides an overview of recommendation systems and collaborative filtering techniques. It discusses using matrix factorization to predict user ratings by representing users and items as vectors in a latent factor space. Optimization techniques like stochastic gradient descent can be used to learn the factorization from existing ratings. The document also notes challenges of sparsity
協調フィルタリングを利用した推薦システム構築
6. データ活用領域 Hindsight （見える化） データ活用度 種類 規模 Insight （気づき） Foresight （予測） 単独システムのデータ 複数システムのデータ 社外データとの連携 ② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習 • 豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を時間単位で手軽に利用可能 • 構築したモデルを他のシステムと連携（API 公開）により直ぐに利用可能 API公開 Azure Machine Learning ① Excel ベースの強力な BI 使い慣れた Excel ベースの UI のため、どの ユーザー部門でも容易に活用ができ、レポー ト表示・項目変更もユーザー主導で Power BI ③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有 • 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データや、 外部のデータを容易に結合で
第387回 UbuntuでSSLを利用したサービスを構築する：Ubuntu Weekly Recipe｜gihyo.jp … 技術評論社
SSLとは インターネットは危険に満ちています。とはいえ、もはや我々のお仕事や生活はインターネットなしには成立しません。そんな危険なインターネット上で、安全に通信するためのプロトコルがSSL[1]です。SSLを利用することで「暗号化による通信の保護」と「通信相手の真正性の確認」を行うことができます。逆に言えばSSLで保護されていない場合は、通信内容を盗み見られたり、偽のサイトに誘導されるといった攻撃に晒される危険があります。パスワードやクレジットカード情報などを入力するサイトはもちろんのこと、もはやインターネット上の通信はすべてSSLで保護すべき、といった意見もあるほどです。 今回のレシピではUbuntu 14.04 LTSのサーバーにSSL証明書をインストールし、セキュアなサービスを構築する方法を紹介します。 ApacheでHTTPSサーバーを立てる まず手始めに、HTTPSで通信できる
【アキバ入荷情報】使い勝手良好。どこでもTVが見られるできる3波対応チューナー、アイ・オー「REC-ON」 - エルミタージュ秋葉原
【アキバ入荷情報】使い勝手良好。どこでもTVが見られるできる3波対応チューナー、アイ・オー「REC-ON」 2015.08.28 18:15 更新 3番組の同時視聴・録画に対応するネットワークチューナー、アイ・オー・データ「REC-ON」（型番：HVTR-BCTX3）の発売がツクモパソコン本店でスタート。31日（月）までの期間限定で展示デモも行われており、使い勝手をチェックすることができる。
コマンドラインではじめるデータサイエンス
データ分析における一連の作業（データ収集、データクレンジング、モデリング）をコマンドラインで自由自在に進めるための考え方やツールの使い方を解説します。データの多様化、大規模化に伴い効率的にデータ分析を行う上でコマンドラインツールはかかせません。本書では、データ分析作業における各フェーズでのコマンドラインツールの使い方から、効率化のためのワークフローの管理や並列処理などまでを幅広く紹介します。 日本語版では監訳者による本書のテクニックを利用する時に壁になるであろう「日本語処理」と、実務で利用する場合の「ケーススタディ」を収録。エンジニアのみならず、データ分析に携わる全ての方に必携の一冊です。 監訳者まえがき はじめに 1章 イントロダクション 1.1 概要 1.2 データサイエンスはOSEMN 1.2.1 データの獲得 1.2.2 データのクレンジング 1.2.3 データの精査 1.2.4
大学院生のためのLLVM | POSTD
(注：2017/07/06、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) この記事は、 LLVM コンパイラ基盤を使ってリサーチをする人のための入門書です。これを読めば、コンパイラに全く興味のない大学院生も、楽しみながらLLVMを使って優れた功績をあげられるようになるでしょう。 LLVMとは何か？ LLVMは非常に優れていて、ハックしやすく、C言語やC++のような”ネイティブ”言語向けの、時代の先端を行くコンパイラです。 LLVMの素晴らしさに関しては他にも様々な話を聞くのではないでしょうか（JITコンパイラとしても使えるとか、C言語系列以外の様々な言語を強化できるとか、 App Storeからの新しい配信形態 であるとか、などなど)。もちろん全部本当のことですが、今回の記事の目的としては、上述の定義が重要です。 LLVMが他のコンパイラと差別化される理由には、いくつかの大きな
乾と細貝の移籍が示す、戦術との相性という難しい問題
昨日から、仕事の都合で東国に来ておりまして、昨晩は付き物の飲み会などがあったりで試合は見ておりません。が、昨日は2つの大きな日本人選手の移籍ニュースがありましたね。 1つは、乾選手のリーガ・エスパニューラ1部エイバルへの移籍。 乾については、やはりフランクフルトに復帰したフェー監督から、あまり信頼を得ていなかった事が大きいでしょう。乾はサイドプレイヤーとしては足技がなくてスピードで裏を取れないと厳しいし、縦を切られるとカットインから威力に欠けるシュートしか攻め手が無く、とにかくクロスかシュートという伝統的なドイツ式戦術には合わないですからね。 トップ下としてなら行けるとは思いますが、フェー監督は長谷部をSBで使っているように、センターラインにはフィジカルや高さが無いとダメと思っているフシがあり、それも期待できません。 まあ、あと半年もあればフェー監督が成績不振で解任される可能性は高いと思い
旅行して秩父のローカルフード巡りしてきたんで紹介する : お料理速報
旅行して秩父のローカルフード巡りしてきたんで紹介する 2015年08月27日23:00 カテゴリ地域ネタ 1: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/08/26(水) 17:20:49.206 ID:jw2ONDIs0.net 全国各所巡ってローカルフード巡りしている者です。 今回は埼玉の孤島、秩父地方の食を簡単に紹介してみたいと思います。 関連記事 これを食べたら埼玉県民 埼玉のソウルフード！1位「ゼリーフライ」 2位「スタミナラーメン」 3位「山田うどん」【埼玉】埼玉名物加須うどん10個8500円の「日本一高い卵」 大人気で2か月待ち埼玉県の旅めしランキング 1位「とり」を使わない「やきとり」 2位川越「芋料理」 3位「浦和のうなぎ」 スポンサード リンク 2: 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2015/08/26(水) 17:22:13.759 ID:10
Practical Microservice Architecture and Implementation Considerations
Much has been written about microservice architecture as seen in blogs here (http://microservices.io/patterns/microservices.html) and here (http://martinfowler.com/articles/microservices.html). This is a promising approach to deal with large scale integration of software so that it is easily maintainable, high performing, and scalable. Although the approach has some concrete foundation, there are
リバーシで遊んで覚える Java 8. - Qiita
> java -jar "C:\Users\hoge\Desktop\xyz.hotchpotch.reversi-2.0.0-20160108.jar" あとは表示されるメニューに従って操作するだけです。「ConsolePlayer」を選ぶと、コンピュータと対戦することができます。 ■■■ 2. AIプレーヤーを自作してみる ■■■ 準備と作成 ふつうの java プロジェクトを作成します。（java8準拠にすることをお忘れなく。） こちら から xyz.hotchpotch.reversi-x.x.x-yyyymmdd.jar をダウンロードし、ビルド・パスに設定します。 xyz.hotchpotch.reversi.framework.Player インタフェースを実装し、AIプレーヤークラスを自作します。 ※より詳しい手順は こちらのサイト を参照してください。 動かす 上記の e
データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編
2015年9月10日紙版発売 2015年9月7日電子版発売 比戸将平，馬場雪乃，里洋平，戸嶋龍哉，得居誠也，福島真太朗，加藤公一，関喜史，阿部厳，熊崎宏樹 著 B5判／192ページ 定価2,508円（本体2,280円＋税10%） ISBN 978-4-7741-7631-4 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラ
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JavaによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
JNR: Java Native Runtime