Every course has real-world projects designed to develop the skills you need to reach your career goals.
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Udacity - 21st Century University
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Open for Innovation | KNIME
KNIME Analytics Platform 5.4 is now out!Read about faster workflow building with K-AI, easier node search, expanded LLM support, enhanced GenAI governance, and simplified access to tools like Tableau. Visual workflows for complex data & AI work.KNIME workflows allow anyone, whether they’re a business analyst or an experienced data scientist, to harness the latest and greatest data technology throu
Microsoft、「外見で相手を検索する」技術の特許を取得 | スラド
本家/.記事「Microsoft Patents Looks-Are-Everything Dating」より。 米国ではオンラインの出会い系サービス（というよりは婚活サービス？）が人気で、「eHarmony」などが有名だ。eHarmonyに限らず、このような出会い系サイトでは「自分の好み」を指定して相手を検索できるが、一般的にもっとも重要視されると思われる「外見」については検索できない。そこでMicrosoft Research Asiaがこれを解決する技術を開発、特許を申請して先日成立したそうだ。 これはImage-based face searchというものだそうで、これを利用することにより利用者は「好みの外見」を指定しての相手の検索が可能となるという。この技術を利用すれば、「有名人など特定の人に似た顔」を持つ人なども検索できるそうだ。
大規模データで単語の数を数える - ny23の日記
大規模データから one-pass で item（n-gram など）の頻度を数える手法に関するメモ．ここ数年，毎年のように超大規模な n-gram の統計情報を空間／時間効率良く利用するための手法が提案されている．最近だと， Storing the Web in Memory: Space Efficient Language Models with Constant Time Retrieval (EMNLP 2010) とか．この論文では，最小完全ハッシュ関数や power-law を考慮した頻度表現の圧縮など，細かい技術を丁寧に組み上げており，これぐらい工夫が細かくなってくるとlog-frequency Bloom filter (ACL 2007) ぐらいからから始まった n-gram 頻度情報の圧縮の研究もそろそろ収束したかという印象（ちょうど論文を読む直前に，この論文の7節の
SNA Projects Blog : Tech Talk: Michael Deerkoski (Flickr) — “Continuous Deployment at Flickr”
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データマイニングツールはココまで進化した ダイレクトマーケティングの事例紹介【MarkeZine Day 2009】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
[PDF]「なぜ私たちはいつも締め切りに追われるのか。」松尾 豊 独立行政法人 産業技術総合研究所
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クラスタリングツール bayon がとてつもなく素晴らしいです！
クラスタリングツール bayon がとてつもなく素晴らしいです！ 2009-06-10-5 [Algorithm][Software] mixi の fujisawa さんによる、C++ で書かれたクラスタリングツール bayon がシンプルイナフで猛烈に素晴らしくてクールです。 - 軽量データクラスタリングツールbayon (mixi Engineers' Blog) http://alpha.mixi.co.jp/blog/?p=1049 - チュートリアル（Tutorial_ja - bayon） http://code.google.com/p/bayon/wiki/Tutorial_ja 詳細は上記URLを見てもらうとして、 たまたま手元に250万件のデータ（ラベル＋特徴語リスト）があったのでさっそく試してみました。 ドキュメント数250万件。 各ドキュメントの特徴を現すキーの平
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