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nokunoの日記
引き続き東大の「創造情報学連携講義VII」より賀沢さんの課題1でもある、IBMモデル1の実装を行いました。創造情報学連携講座IBMモデル1のEMアルゴリズムを実装してサンプルデータで結果を確認せよという問題です。 #!/usr/bin/env python from collections import defaultdict def train(corpus): pair = defaultdict(float) for english, forein in corpus: for e in english.split(" "): for f in forein.split(" "): pair[(e,f)] += 1. print 'pair:', pair t = defaultdict(float) for e,f in pair.keys(): t[(e,f)] = 0.25 f
機械学習の数学記号に慣れる ー初めの一歩で躓かないためにー - Preferred Networks Research & Development
初めまして，大野と申します．今回から自分もリサーチブログを書く事になりました．これを期に定期的に投稿が出来ればと思っています． 自己紹介をしますと，私は学部から修士課程まで数学を専攻していました．入社したのは今年の4月ですが，PFIにはそれ以前から関わっており，昨年の夏にインターンに参加していました． インターンは今年も行っており，今年も皆さん奮闘しています．9月30日の13:00から15:00でUstream配信される予定ですので，是非ご覧になってください． さて，今回社内で「言語処理のための機械学習入門」（コロナ社）という本を用いて勉強会を開く事になりました．私自身専攻していた分野はいわゆる純粋数学で，機械学習の分野はあまり詳しくはないので楽しみにしています． この勉強会では紙と鉛筆を用いて自分で計算過程を追いながら読もうとしています．そこで，その準備として第0回チュートリアルを行いま
木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
Machine Learning on Big Data
Max Lin gave a guest lecture about machine learning on big data in the Harvard CS 264 class on March 29, 2011.Read less
takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
本日コンピュータビジョン勉強会＠関東「ICCV2023読み会」をSansan株式会社様の会場をお借りして開催いたしました。 以下、例によって資料やリンク等のまとめておきます。 登録サイト kantocv.connpass.com Togetter togetter.com YouTube youtube.com コンピュータビジョン勉強会＠関東 sites.google.com 資料まとめ 発表者 発表内容 資料 takmin Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture https://speakerdeck.com/takmin/di-12hui-japancvfa-biao-zi-liao-machine-learning-operations-mlops-overview-de
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Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog