DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
京大卒の４つのメリット - ikomaruの日記
京大/学歴論がはやっているみたいなので、ちょっと便乗。僕自身は、京大工学部卒→京大の院卒です。学歴必要/不要など学歴論の観点ではなく、京大卒業して、3年半具体的なメリットは何だったのかと振り返るゆるーいエントリです。ちなみにタイトルが４つのメリットとなっていますが、適当におもいついたのが４つだったという以外に意味はありません。 ■友達がすごい。まわりがすごい。京大いってまず第一によかったと思うことは、ものすごい人がまわりにいたということ。それこそ、未踏クラスなんて同じクラスにもごろごろいたし、学歴しかないみたいな人はぼくが知る限りいなくて、勉強もできたんでついでに京大きました見たいな感じ。教授陣も世界に冠たる有名な人が多くて彼らの話をきいているだけでもおもしろい。また、京大でできた友達はやっぱり世間でそれなりに活躍していくので活躍の話を聞くのもまた楽しいと二重においしいです。 ■就職が簡単
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