深層å¦ç¿’時代ã®æ–‡å—èªè˜ã¨ãã®å‘¨è¾º / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント 
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技術本部 DSOC R&Dç ”ç©¶å“¡ 　宮本 優一 â–¼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
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エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械å¦ç¿’ãƒãƒ¼ãƒ ã®ä¸æ‘(@po3rin) ã§ã™ã€‚ 好ããªè¨€èªžã¯Go。仕事ã§ã¯ä¸»ã«æ¤œç´¢å‘¨ã‚Šã‚’担当ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚最近ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®æ¤œç´¢ä½“験ã®å‘上ã®ãŸã‚ã«ã€ä»¥ä¸‹ã®æ¤œç´¢è©•ä¾¡ã«é–¢ã™ã‚‹æœ¬ã‚’èªã‚“ã§ã„ã¾ã—ãŸã€‚ æƒ…å ±ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹è©•ä¾¡æ–¹æ³•è«– 作者:酒井 哲也発売日: 2015/05/19メディア: å˜è¡Œæœ¬ ãã“ã§ä»Šå›žã¯æ¤œç´¢è©•ä¾¡æŒ‡æ¨™ã®1ã¤ã§ã‚ã‚‹sDCG (session-based Discounted Cumulative Gain)を使ã£ã¦ã‚¨ãƒ スリーã®æ¤œç´¢ãƒã‚°ã‹ã‚‰ä½“験ã®æ‚ªã‹ã£ãŸæ¤œç´¢ã‚’抽出ã—ã¦ã¿ãŸã®ã§ãã®æ–¹æ³•ã‚’紹介ã—ã¾ã™ã€‚ ç¾çŠ¶ã®æ¤œç´¢ç›£è¦– ç¾çŠ¶ã®æ¤œç´¢ç›£è¦–ã®å•é¡Œ nDCG sDCG ç·šå½¢æ¨ªæ– æœ€ä¸‹ä½ã‚¯ãƒªãƒƒã‚¯ã«ãŠã‘る検索çµæžœã®ç ´æ£„ クリックï¼é©åˆæ–‡æ›¸ nsDCGを実際ã®æ¤œç´¢ãƒã‚°ã«ä½¿ã£ã¦ã¿ã‚‹ sDCGを使ã£ã¦æ„Ÿã˜ãŸã“㨠ã¾ã¨ã‚ We're hiring !!! Reference ç¾
Yahoo!ã®ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワーク"EGADS"
Yahoo!ãŒOSSã¨ã—ã¦é–‹ç™ºã—ã¦ã„る異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) ã«ã¤ã„ã¦æ›¸ã„ãŸæ¬¡ã®è«–文をèªã‚“ã ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’モデリングã™ã‚‹ç¨®ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®å®Ÿè£…ã¨ã¯ã©ã†ã‚ã‚‹ã¹ããªã®ã‹ã€ã¨ã„ã†è©±ã¯é›£ã—ã„。 åƒ•ã‚‚ç•°å¸¸æ¤œçŸ¥ã‚„æƒ…å ±æŽ¨è–¦ã®ãŸã‚ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ をパッケージ化ã—ã¦ã¿ã¦ã¯ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã®ã€ 時系列データã®å…¥åŠ›ã€ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã€äºˆæ¸¬ã€å‡ºåŠ›ã¨ã„ã£ãŸã‚³ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã‚’ã„ã‹ã«åˆ‡ã‚Šåˆ†ã‘ã¦å®Ÿè£…ã™ã‚‹ã‹ ãƒãƒƒãƒã¨ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ãƒãƒ©ãƒ³ã‚¹ã‚’ã„ã‹ã«å–ã‚‹ã‹ ã©ã“ã¾ã§è‡ªå‹•åŒ–ã—ã¦ã€ã©ã“ã«ãƒ’ューリスティクスをå–り入れる余地を残ã™ã‹ ã¨ã„ã£ãŸç‚¹ã¯æœ¬å½“ã«æ‚©ã¾
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