Takuya Kitazawa
👋 Hi, I'm Takuya Takuya Kitazawa is a freelance software developer, previously working at a Big Tech and Silicon Valley-based start-up company where he wore multiple hats as a full-stack software developer, machine learning engineer, data scientist, and product manager. At the intersection of technological and social aspects of data-driven applications, he is passionate about promoting the ethica
佐村河内問題へのコンピュータビジョン的アプローチ | ぱろすけのメモ帳
序論 近年、全聾の作曲家とされた佐村河内守氏がゴーストライターを用いていたことを告白し、同時に障害者手帳の不正受給も疑われ、大きな問題となっている。その報道の中で、佐村河内氏の容姿が多くの著名人と酷似していること、2月の会見と3月の会見で外見が大きく変化したことが話題となった。 具体的には、2月の会見の時点で話題になったものが 笑 佐村河内を探せ！（勝手に改訂版） pic.twitter.com/3TLFm14PvZ” — FACT (@factjapan) February 7, 2014 であり、3月の会見を踏まえて修正されたものが 佐村河内を探せの最新版ｸｿﾜﾛﾀ pic.twitter.com/ptNhxecCW4 — 天才指揮者bot (@Siegfried_Idyll) March 7, 2014 である。 ここで興味深いのは、佐村河内氏の顔をコンピュータに学習させ、これらの顔
NIPS2013読み会でword2vec論文の紹介をしました
先週、 @sla さん主催のNIPS2013読み会で、word2vec論文（正確には続報）の紹介をしました。 ちょっと解説を書きます。 このところの深層学習ブームは自然言語処理にも来ていて、それらのウチの1つと言われています（が、全然deepっぽさはない）。 最初のモチベーションがどういうところにあったかというのは、ちょっと色々だと思いますが（おそらく最初は言語モデルにおける低頻度語の確率をウマイことモデル化・推定したかったんではないかな）、何はともあれ単語の意味的なあるいは統語的な振る舞いをベクトル表現で表すという研究が流行っております。 ベクトル表現というのは、1つの単語wに対して、その単語を「表現」するようなベクトル v(w) を作ります。 そんなこといわれても、作れば？ということなんですが、できたベクトルに対して何かしら「都合のいい」性質ができることが真の目標です。 「都合のいい」
STAP細胞の非実在について＃５ | kahoの日記 | スラド
とりあえず論文が撤回の方向に進んでいるようでいくらか安心しました． 真相の解明までいくか分かりませんので，10%程度の安心ですが． 誤解を受けないように明記しておきますと，今日までこの解析を行うにあたって私は一切の圧力も感じませんでしたし，協力してくださった皆さんのおかげで大変助けられました．頭に血が上った上に何の制限もなかったおかげで，周りが見えなくなって大失敗もしましたが． 一段落したことで今回がSTAPについて書く最後になるかと思います．今回の大本のメディアからも問い合わせを受け，本名を出しても構わないと返答しましたので，これからはコメントをするとしても公式な手続きを踏んだものになるかと思います． ”input”の解析でまだここに書いていなかったものとして，CNV（copy number variation）解析を最後に書き留めます． これはChIP-seqの”input”データとい
Goodbye Academia
I have enjoyed research and teaching for the last twelve years. Yet, I have resigned from my postdoctoral position at MIT a week ago, giving up on the dream of an academic position. I feel liberated and happy, and this is a very bad sign for the future of life sciences in the United States. Michael Eisen, my co-advisor from graduate school at Berkeley recently wrote that it is a great time to do s
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
Statistical Semantics入門の発表をしました
先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたｗ ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基本的に私見ですが。 私自身は、単
VCF (Variant Call Format) version 4.1 | 1000 Genomes
The VCF specification is no longer maintained by the 1000 Genomes Project. The group leading the management and expansion of the format is the Global Alliance for Genomics and Health Data Working group file format team, http://ga4gh.org/#/fileformats-team The main version of the specification can be found on https://github.com/samtools/hts-specs This is under continued development, please check th
Web Data Commons
The Web Data Commons project extracts structured data from the Common Crawl, the largest web corpus available to the public, and provides the extracted data for public download in order to support researchers and companies in exploiting the wealth of information that is available on the Web. News 2024-02-01: We have released the WDC Schema.org Table Corpus 2023 which contains ~5M tables and is bas
Gensim: topic modelling for humans
Introduction¶ This module implements the word2vec family of algorithms, using highly optimized C routines, data streaming and Pythonic interfaces. The word2vec algorithms include skip-gram and CBOW models, using either hierarchical softmax or negative sampling: Tomas Mikolov et al: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov et al: Distributed Representations of Wor
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
ラテン語ネタが続きますが 工藤さんがぐぐたすで紹介してた word2vec が面白そうだったので。 https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で 単語のベクトル表現を学習してくれる。 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 It was recently shown that the word vectors capture many linguistic regularities, for example vector operations vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') results in a vector that is very close to vector('Rome'), and
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
Science and Blogging: A STAP Stem Cell Case Study
With more than 3.0 million page views and more than 5,000 items, this blog provides news and commentary on public policy, business and economic issues related to the $3 billion California stem cell agency. David Jensen, a retired California newsman, has published this blog since January 2005. His email address is djensen@californiastemcellreport.com.
ハッカー養成塾: 深追い、佳境、バッドノウハウ
最終更新日: 2006-01-31 オープンソースマガジン2006年3月号に向けて書いた記事の元の原稿 です。 ハッカーウォッチャー 前回の武藤健志さんからバトンを受け取った高林です。ハッカー養 成塾の講師という大変な役目を軽々しく引き受けてしまいましたが、 筆者などは、むしろ出来の悪い塾生といったところが本当です。 しかし、どういうわけか、これぞハッカーという人たちと知り合う 機会には恵まれてきました。本稿では、彼らを観察して得られた知 見を元に、ハッカーの人物像について考察してみたいと思います。 ハッカーの人物像 ハッカーといってもいろいろな種類がいますが、筆者の周りのハッ カーに共通に見られる傾向に、以下の3つがあります。 「深追い」しまくり 「佳境」に入りまくり 「バッドノウハウ」に詳しいこと甚だしい 上記の 3点について、これから掘り下げていきたいと思います。 「深追い」は筆者と
STAP細胞の非実在について＃３ | kahoの日記 | スラド
残念ながら政治的には勝てそうにありません． しかしここを読んだ人に誤解していただきたくないのは，私が孤独な戦いをしているというわけではないということです．むしろ話をした方々は全て私に賛同し応援してもらっており，数の上では私の方が圧倒的なマジョリティだと思っています． 科学雑誌の論文は著者全員の同意がないと著者側からの撤回はできませんので，一人でも意見を曲げない人がいれば強制的に撤回させる方法はないのが現在の制度であるのです． ところでSTAP幹細胞ではTCRの再構成がみられないが，STAPでは見られる，という現在のストーリーですが，前回のTCR領域を見て頂ければ分かりますが，酸で刺激した段階でゲノム再構成はほぼ観察されなくなっています．わずかに含まれるかもしれませんが，殆どの細胞は再構成の起きていない細胞になるはずです．この点，修正を出すなら著者らは説明する必要があるでしょう．STAP幹細
Data Structure Visualization
Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing
ドラクエと類体論 - 再帰の反復blog
ドラクエ世界の形 パラレルワールドと被覆 被覆変換と被覆空間の住人たち 被覆のガロア対応 体のガロア理論 普遍被覆と基本群 文献 ヒルベルトの類体論 目次 ドラクエ世界の形 パラレルワールドと被覆 被覆変換と被覆空間の住人たち 被覆のガロア対応 体のガロア理論 普遍被覆と基本群 文献 ヒルベルトの類体論 ドラクエ世界の形 ドラクエ(に限らず色々なコンピュータゲーム)に関する定番の疑問(ツッコミ)のひとつに「あの世界はいったいどんな形をしているのか」というのがある。ドラクエやそのほか多くのゲームの世界では正方形の世界の北と南、東と西がつながっている。 しかし地球のような球形の世界はこのようにはなっていない。 おそらくこの疑問に対する標準の答えは 「あれは球形の世界ではなくドーナツ形(トーラス)だ」 というものだろう。 またそれと同じくらいありそうな答え方は「あの世界は球面ではなく真っ平らで、
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