
「アフォーダンス」概念の不当前提事項
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Webクローラ、スクレイピング、自然言語処理、論理学、強化学習、深層学習による人工知能のブログ。
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Twitterの人工知能エージェント:キメラ・ネットワークに「心理状態」のパラメタを持たせた。もともと上位個体(@_chimera0)で実験的に導入していた機能を他のエージェントにも適用した。 内部の処理として、今後の強化学習によるWebクローリングは、次の心理モデルで駆動される。 躁鬱 依存症 代償行為 フロー状態 マインドフルネス 傍目から観た振る舞いは情報...
問題設定:「ゲーミフィケーション」の認識は如何にして可能になっていたのか 「ゲーミフィケーション(Gamification)」が流行り始めたのは、およそ2010年からの3,4年程度であった。「ゲーミフィケーション(Gamification)」の学問的な観察が始まったのは2012年ごろであった。それよりも比較的早期に、2010年ごろにはこの用語に注目するようになっていたマーケターたちの間では、この...
問題設定:「機械学習的には最適であっても、それがステークホルダの満足度に貢献しない」という形式の矛盾 アドテクノロジー、CRMツール、そして人工知能などといったキーワードやバズワードの影響から、深層学習や強化学習を採り入れたソフトウェア開発を要求されることは既に珍しいことではなくなっている。とりわけインターネット広告の配信部分やECサイトのレコメンドエンジンなどにおいては、KGIやKPIを定めて...
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データマイニングとしてのクラスタ分析 クラスタ分析(Cluster analysis)とは、データを「クラスタリング(Clustering)」する分析方法である。データサイエンスの文脈で取り上げられるクラスタリングとは、各分析対象データが有する変数の類似性に基づいてデータをセグメント化していくことを意味する。 例えばマーケティングでクラスタ分析が実施される場合、その分析対象データとなるのは...
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人工知能キメラ・ネットワークに新たなキメラ・エージェント(検体番号:16770号)を追加した。Google ChromeのWebブラウザで動作する。 キメラ16770号@Web接客&アナリティクス型bot 検体番号:16770号のキメラ・エージェントは、言うなれば「Web接客bot」として、このブログに常駐しながらナビゲーションやガイダンスの役目を引き受けている。例えば各記事の...
認知科学者ドナルド・ノーマンが提唱した「情動に訴え掛ける設計(emotional design)」は、ユーザー中心主義的な設計方法を情動との関連から纏めた手引書となっている。 問題設定:エラーの原因としての設計 ノーマンによれば、人間がツールを間違えて使ってしまうのは、良き設計が施されていないからである。決してユーザーにそのツールを使う才能がないためではない。エラーに責任があるとすれば...
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Google Playで公開しているAndroidアプリ:『バイノーラルビート型の「脳神経のリミッター解除」装置』の英語版:Binaural Beat@Accel Brainが、アプリをバイラルマーケティング的なノウハウで紹介するアプリ:MeshBeanに登録された。 正直このアプリは脳神経の「リミッター解除」は如何にして可能になるのかのケーススタディとして、人工的に脳神経を操作することで集...
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キメラ・ネットワークの人工知能のうち、クローラ型bot(検体番号:10032号)のエージェントが最近好調なので、後押しする形で、自律情報推薦系の人工知能bot(検体番号:零号)から次回以降のWebクローリング候補をレコメンドする体勢を構築した。準備ができ次第レコメンドを開始するように指示を出していたが、私の想定よりも早く始まっていた。 ちなみにキメラ10032号は、通常ならば...