【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。 私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。 行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド（隠れた名店をレコメンドで発掘）に挑戦してみることにしました。 今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！ 有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。 【人工知能の無駄遣い?】AIプログラミングの面白記事をまとめてみました。 ２.
word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室
久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる
Google I/O で注目の TensorFlow ロボット、その「賢さ」を支える機械学習 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 ブレインパッド テクノロジー＆ソフトウェア開発本部 基盤開発部 部長 下田 倫大 米国マウンテンビューで先月開催された開発者イベント Google I/O 2017 において、Google は機械学習を用いたロボットアームのデモ「Find Your Candy」を展示しました。来場者が自分の好きなお菓子の好みを音声でロボットに教えると、テーブルに並ぶお菓子の中から好みに一番近いものをつかんで渡してくれます。このデモは、6/14 から東京で開催される Google Cloud Next '17 Tokyo の体験エリアでも展示されます。 このロボットに「私はソフトキャンディが好きです」「甘いチョコが食べたい」「ハードミントはある？」といった具合にお菓子の好みを声で伝えると、ロボットは音声認識と自然言語処理を用いてそれを理解し、好み
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
「word2vecによる自然言語処理」を出版しました - 西尾泰和のはてなダイアリー
オライリー・ジャパンから「word2vecによる自然言語処理」という電子書籍を出版しました。予定外のドタバタがあってブログで紹介するのが遅くなってしまいましたが、その間にオライリーのEbook Store Sales Rankingでは1位になっていました。 word2vecは2013年に論文が出たばかりの新しい技術です。色々な方がブログで取り上げていて、興味をもった方も多いと思います。知らない方のためにいくつかリンクを紹介しておきます： https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で… Deep-learningはラテン語の動詞活用を学習できるか？ Can deep-learning learn latin conjugation? - naoya_t@hatenablog 自然言語処理をなにも知らない私
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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