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起業家や投資家が選んだおすすめ書籍をコメントつきで掲載しているサイト。気になる偉人のおすすめ本を閲覧できる。
気になる偉人がおすすめする本をおすすめする他の偉人も確認できる(「この人もおすすめしています」)のが個人的には面白いなと思った。気になる偉人がおすすめする本をおすすめする他の偉人がおすすめする本を見てみようってなったら、ユーザベース協調フィルタリングっぽい。
イーロン・マスクがおすすめしている『Zero to One』をおすすめするピーター・ティールのおすすめする本を見てみよう、みたいな。📖
Notion ベースのアプリなのも面白い。収益は Amazon アフリエイト。
アフリエイトブログサイトの次時代を垣間見た気がしている。名前は強すぎると思う。
MEEET https://meeet.jp (モバイルオンリー)
自分のホームには共通の友達がいるユーザが表示されて、お互いがいいねしたらそれが共通の友達に通知されて、共通の友達が承認して初めてマッチする。1つのマッチングに対してステークホルダーが3名いる、三者間推薦みたいな枠組み。
お互いにいいねしていても、仲介者がだめと言ったらマッチしないの面白い。
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画像は開発者の note(https://note.com/kazzwatabe/n/ne73a932e035c) より引用
仲介者となる共有の友人がサービスをどういうモチベーションで利用すればいいのか気になる。また、マッチングの目的を特に定めておらず、恋愛でもビジネスでもなんでもいいらしい。マッチングしてもネクストアクションにつなげるの難しくない?って思った。(とりあえずオンライン飲み会なのかな?めんどくない?)
また、仲介者を経てマッチした2人のユーザがメッセージを交わすと MEEET 内で友だちになる。その場合、まだあまりお互いのことを知らないのに仲介者として相手を他の友人に紹介することになりうる。これは良いのだろうかという疑問を抱いた。
https://www.amazon.co.jp/dp/4627818610/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_2WfbGb4Y6CHER
「情報検索」ってフレーズがタイトルに含まれていたからとりあえず購入してさっと眺めてみた。
全体的に簡易なコードが付随していて直感的な理解が容易。初学者に良さそう。序盤は文字のエンコーディングの扱いとかからかなり丁寧に扱っている。tf-idf を利用した簡単な文書検索から文書のクラスタリング及び分類、トピックモデル、表現学習までさらっとカバーしている。
紹介程度ですが、クエリ修正やクエリ拡張まで扱っているのは情報検索本っぽかった。👀
Best-of Machine Learning with Python https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python
Best はすごいなとおもった。笑 知らないやつもいろいろあって眺めていて楽しい。
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動画の説明文とかに「見どころ」箇所の記載があるわけでもないんだけどどうやってるんだろう?すごい。
→ 動画投稿者が設定できるっぽい??多分
52種のプログラミング言語について、そこそこなボリュームの練習問題がある。CLI が容易されてて mac なら brew で入る。問題をダウンロードして解答コード書いて submit まで local で行う。完全無料っぽくてすごい。
https://twitter.com/ImAI_Eruel/status/1349289433036509188
MIT,ハーバード等の海外の有名大学の講義や,youtubeで数百万再生を超えるようなコンピュータサイエンスの人気講義で無料公開されているものをまとめたサイト
https://laconicml.com/computer-science-curriculum-youtube-videos/
最近 Catalyst を使い始めたんだけど Lightning が正解 ??
https://twitter.com/yaginuuun/status/1350340942713131008 https://dl.acm.org/doi/10.1145/2911451.2926731
Frontiers of Recommendation Systems & Diversity | by Vivian Zheng | Towards Data Science
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