ジコログ

Amazonのサクラ（やらせ）レビューは、最終的には国（消費者庁）のせいです。本当にやらせレビューを撲滅させるには、国を動かす必要があります。そうすれば、Amazonもやらせレビュー対策に本腰をあげてくれるでしょう。逆にいうと、このままではやらせレビューは決してなくなりません。

LAMPはオワコンでしょうか？もう、LEMPを真剣に考えるべき時かもしれません。その手始めに、Ubuntu上のNginxでPHPを動かすようにします。その方法について、詳しく解説しています。コピペで作業が可能なように、コマンドやプログラムをそのまま載せています。

UbuntuにTensorFlow 2.3.0をインストールする方法を解説しています。基本的には、公式マニュアル通りにやれば上手く行きますが、pipの扱いの部分で詰まる部分があります。その部分を中心にわかりやすく説明しています。また、コピペで作業ができるようにコマンドをすべて載せています。

UbuntuにNginxをインストールして、Webサーバーを構築する方法を解説しています。また、それに加えてマルチドメインで複数のドメインを一つのサーバーで運用できる方法も解説しています。すべて、コピペで済むようにコマンドやファイル内容を載せています。オワコンのApacheはもう捨てて，Nginxに切り替えていきましょう。

TensorFlowを利用した場合における、モデルの保存と復元、そしてモデルの再利用までを解説しています。簡単にすぐ検証できるようにコピペで動くコードを載せています。この記事を読めば、すぐにTensorFlowでのモデルの保存・復元・利用を検証可能です。

断言します。感情分析にいて単語感情極性対応表（ネガポジ辞書）は使い物になりません。感情分析をやりたければ、別の方法を採用した方がいいです。この記事では、その別の方法に関しても説明しています。感情分析に興味がある方は、この記事を参考にしてみてください。

Googleの公開した自然言語理技術「BERT」を使えば、80％の正解率で感情分析ができるようになりました。やはり、機械学習の結果はデータに依存するということがわかる事例だと思います。この記事では、そのデータを集める方法も解説しています。

「Webサーバと言えば？」という質問に「Apache」と答えた人は、考えを改めましょう。その考えは、もう古いです。というか、すでに何年も前にnginxの時代が来ていたのかもしれません。そのことに気が付いていない人は、エンジニアとして反省すべきです。私は反省しています。

機械学習で最も大変なことを何だと思いますか？アルゴリズムを用意することでしょうか？プログラミングすることでしょうか？いやいや、そんなことはPythonやTensorFlowでクリアできます。最も大変なことは、質の良いデータを用意することです。この記事では、その難題を解決する方法を解説しています。

Amazonのレビューをセンチメント分析（感情分析）する方法を説明しています。スクレイピングによるAmazonレビューの取得から、Mecabによる形態素解析、散布図・ヒストグラムの表示まで、この記事だけ多くを学ぶことが可能です。