「おもしろい広告」ってどうやって作るの？人気ライターのヨッピーさんに聞く
BuzzFeedには、他のネットメディアでよく見られるバナー広告がありません。代わりに、広告主の明記した記事形式の「ブランド広告」（スポンサードコンテンツ）を提供して、収益源としています。 ネットの広告はこれまでクリック単価やコンバージョン単価を追いかける「ダイレクトレスポンス型広告」が主流でした。ブランド型広告の中でも、企業メッセージありきで作られるものが大半で、読んで面白い広告はまだまだ限定的というのが現状です。 （この問題については以前「BuzzFeedの広告は記事広告ではありません」という記事にまとめました） ――ヨッピーさんはネイティブ広告をたくさん作っていますよね。 はい！ お金、大好き！ 今日も「銭ゲバっぽい衣装で来よう」と思ってしつらえたら、気づいたら高円寺の古着屋の店長みたいな格好になりました。 ――ヨッピーさんはお金を払えばなんでも書いてくれるんでしょうか…？ いや、そ
日本人の脳が英語をリスニングするために必要なこと
前回ここでリスニングの学習法を書いたところ思いのほか反響を得ることが出来た。 http://anond.hatelabo.jp/20170522214348 今回は実際のところどうやってリスニングしているかをまとめてみようと思う。 人はどうやって音を聞いて言葉として理解しているのかリスニングは無意識下で行われる実に精妙なプロセスで、自分でもどうやっているのか正確にはわからないが、注意して観察すれば大まかなところは分かってくる。 まず単語について。日本語は「交渉、高尚、考証、公傷、公称」のように同音異義語が多い言語だ。「こうしょう」は広辞苑で50の見出し語を持っているという。対して英語は単語の意味が時代とともに付け加わり多義的になっている。Random HouseでTakeを引くと126の意味が登録されている。 どちらにしても、音を聞いただけでは単語の意味を特定することは出来ず、文脈から単語
JavaプログラマのためのKotlin入門 - Qiita
Kotlin が Android の公式言語になることが Goole I/O 2017 で発表されました。 Java プログラマが Kotlin を始めることがこれから多くなると思うので、 Kotlin をスムーズに始められるように次の 3 点についてまとめます。 Javaとほぼ同じところ 新しい考え方が必要でつまづきがちなところ Kotlinならではの便利なこと すべてを一つの投稿にすると長くなるので連載形式とし、本投稿では最初の「Javaと同じところ」について説明します。 Kotlinって何？ 本題の前に、 Kotlin について簡単に説明します。 まずは↓の Android のコードを見て下さい。これは Android Studio が生成するテンプレートの Kotlin 版です。 Android アプリ開発者であれば、初見でも概ね何をしているのかわかると思います。 class Ma
結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
機械学習をこれから始める人に押さえておいてほしいこと - Qiita
いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うことができ
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