Masanori TakanoSystem Engineer, Technology Researcher at CyberAgent, Inc.
野良ビッグデータへのお誘い
Masanori TakanoSystem Engineer, Technology Researcher at CyberAgent, Inc.
中国の人工知能研究が日本を一気に抜き去った理由 : 深読みチャンネル : 読売新聞（YOMIURI ONLINE） 1/4
コンピューターで人間の頭脳を代替する人工知能（ＡＩ）の研究競争が世界で 熾烈 ( しれつ ) さを増してきた。中でも中国の伸長が著しく、ＡＩで東京大学合格をめざす日本のプロジェクトを模倣した中国版「難関大学突破プロジェクト」も始まった。産業応用を狙うと言い、技術交流を日本側に持ちかけてきた。中国側の狙いはどこにあるのか。日本側のプロジェクト・ディレクターである新井紀子・国立情報学研究所（ＮＩＩ）教授に寄稿してもらった。 ＊新井教授の横顔は こちら １９８０年代初頭に茨城県つくば市を訪れたことがある。研究機関らしい巨大なビルが点在する広大な空き地の上を、建設作業車が土埃(ぼこり)を上げて雑草をなぎ倒して行く。あの頃のつくば市によく似ている。それが私の中国・合肥の第一印象である。 私は２０１５年７月、合肥にある「ｉＦＬＹＴＥＫ」（アイフライテック；科大迅飛）という新興ＩＴ企業で開催される“中国
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓株式会社フルスピードのSEOコンサルティングサービスのご紹介(資料DLページ) 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
話題になりがちな人工知能の論点を改めて整理してみる - FutureInsight.info
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい 「日本企業はビッグデータの活用に向けて何が足りないのか」（前編） | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はまだ少ない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。 右へならえのポイント・プログラムが収益構造を傷める ――最近のビッグデータを取り巻く環境について、どう思われますか。 小売業界の話になりますが、ビッグデータ分析をしたいと思った時にデータを集めますよね。その時、よくあるのがポイントカードの発行です。ポイント・プログラムには、ポイントを付与することで顧客が頻繁に買い物をしてくれたり、多く買ってくれたりするようになるという直接的な効果と、そうやって蓄積したデータを活用することで品ぞろえを見直したり、価格戦略を考えたりできる
How Netflix Reverse-Engineered Hollywood
To understand how people look for movies, the video service created 76,897 micro-genres. We took the genre descriptions, broke them down to their key words … and built our own new-genre generator. If you use Netflix, you've probably wondered about the specific genres that it suggests to you. Some of them just seem so specific that it's absurd. Emotional Fight-the-System Documentaries? Period Piece
obci.jp - このウェブサイトは販売用です！ - obci リソースおよび情報
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「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事はおかげさまで好評をいただいたんですが、勉強中の身で教科書を確認せずに書いたこともあり多数ツッコミをいただきました。ツッコミをいただけるというのはもちろん大変良い勉強の機会になるということで*1、今回もひとしきり勉強してみました。 ということで、自戒も込めて備忘録的に勉強したことをまとめておこうと思います。今回はあまり広く読んでもらう内容ではないので、不親切かもしれませんがごめんなさい。ただし、あまりにも理論的側面ばかり色々書いても何なので、インターネット広告業界の言葉で喩えて言うなら「クリック数*2をモデリングしたい場合」と「コンバージョン数*3をモデリングしたい場合」とに分けた、と理解してもらえたら良いかなと思ってます。 今回も参考文献は久保本です。一般化線形モデルまわりではこの本より分かりやすい本は依然としてないと思います。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線
単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
みんなビックデータビックデータって言ってるけど 名寄せとかどうしてんの？
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
How to collect Big Data into Hadoop
What is Apache Spark | Apache Spark Tutorial For Beginners | Apache Spark Tra...Edureka!
第18回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 18th)−大規模分散処理 最前線 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2012/06/09 "第18回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−大規模分散処理 最前線 祭り−"を開催しました。 第18回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 18th)−大規模分散処理 最前線 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List:Twitter List TokyoWebmining#18 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データ
リクルートのビッグデータ活用の鍵を握るHadoop解析
『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
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