Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
プログラマーに比べ、バイオ研究者に飛び抜けた才能が現れない理由のひとつ - ミームの死骸を待ちながら
最近情報系クラスタの人々と接触する機会が多かったのだが、彼らの多くは 楽しんでいろいろ試行錯誤して、意識しないままスキルが向上した のだろうな、という印象を持っている。きっかけはいろいろだろうが、通常人よりも時間を投入してきた人たちだと思う。 日本のインフラの力か、もしくはITという領域の特異性か、最新の技術で遊び、遊びから得た知識を応用して次の新しいものに手を付ける。たまに自分で新しいものを作ってみたりする。 それぞれが得意分野を持ってて、互いに一目置いている。その場のノリで僕から見たら神業としか思えないことをやってのける。 うらやましいことこの上ない。 彼らのやってることを僕の専攻でパラフレーズすると 「ところでこのシャーレをどう思う？」 「コロニーが生えてるな」 「こいつを手で暖めると…」 「ちょ…赤くなったwww なんぞこれwww」 「イソギンチャクのRFP (Red Fluore
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ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development
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