「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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
太宰治の文学の変化をTopic Modelで分析する · Naoki Orii's blog
海外に長い間住んでいると、日本語の活字を無性に読みたくなることが頻繁にある。青空文庫はその飢えを満たしてくれるサイトのうちのひとつだ。夏目漱石、芥川竜之介、宮沢賢治など名だたる作家の作品が収められているが、中でも太宰治の作品は私にとって特別な存在だ。 太宰治というと、「人間失格」のテーマ及び彼自身の入水自殺のインパクトがあまりにも強いためか、「暗い」「陰鬱」というイメージがあるようだ。例えば、私がまだ日本に住んでいた頃に軽い病気を患って1週間ほど入院していた時のことだ。元来読書が好きだったので、「久しぶりに集中して本を読む時間が出来た」くらいの軽い気持ちで「太宰治全集」を読んでいたら検温をしに来た看護師の方に「大丈夫ですか」と深刻な表情で訊かれたのを今でも記憶している。実際のところ、太宰は一貫して「暗い」作品を書いていたわけではなく、「お伽草紙」「富嶽百景」「走れメロス」などの明るい作品も
組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
1. 組合せ最適化⼊入⾨門 線形計画から整数計画まで ⼤大阪⼤大学 ⼤大学院情報科学研究科 科学技術振興機構 梅⾕谷 俊治 2013年年3⽉月12⽇日 ⾔言語処理理学会第19回年年次⼤大会(NLP2013) 2. 講演の⽬目的 • 産業や学術の幅広い分野における多くの現実問題が整数計画問題と して定式化できます． • 近年年では分枝限定法に様々なアイデアを盛り込んだ⾼高性能な整数計 画ソルバーがいくつか公開されています． • 最適化の専⾨門家でない利利⽤用者にとって現実問題を整数計画問題に定 式化することは決して容易易な作業ではありません． • 多くの利利⽤用者が現実問題を整数計画問題に定式化できるようになる ことを⽬目指して，線形計画法と整数計画法の基本から始めて，定式 化のテクニック，整数計画ソルバーの利利⽤用法までを解説します． 利利⽤用法と定式化が中⼼心で解法や原理理に
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