第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) −WEB解析・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/06/20 "第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5)−WEB解析・最適化祭り−: ATND Google グループ 会場写真（id:bob3 さんに感謝) 会場提供して下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた id:gogokarubi さん、id:yanashi さん、yanaoki さん、 id:bob3 さん、takenobtabi さん、 ohsada さん、id:yokkuns さん、 lumin さん、 id:rti7743 さん、 id:isogaya さん、bm さん、感謝しております。今後も「データマイニング+WEB 勉強会＠東京」を、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思いま
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
情報系の研究を始めるにはまず国際会議の論文をたくさん読むこと - 武蔵野日記
毎週金曜日 NAIST は入試説明会というのをやっていて、オープンキャンパスでなくても説明会を受けられるのだが、その参加者が「松本研を見学したい」ということなので、1時間ほど応対。入試について説明してくれるこの説明会とは別にいつでも見学会という制度もあり、こちらで申請して行きたい研究室を直接見学する人もけっこう多い(ただし、入試についての情報はあまり得られない)。ちなみに、自分の大学での仕事(いわゆる雑用)の一つはこの「いつでも見学会」の申請者の集計なのだが、毎日のように見学会の申請者がいるので、なかなか大変である。もっとも、集計自体はメールが来たら記録するだけなので、1件数分の作業ではあるが。 見学に来てくれた人は自然言語処理の研究室の人だそうだが、松本先生があいにく出張中だった(残念)ので、自分が研究テーマの説明をしたりなんだり。偶然近くにいた katsuhiko-h くんに説明をお願
Mendeleyで論文管理 - 人工知能に関する断創録
今まで読んだ論文の管理にはJabRefというフリーソフトを使ってきたのですけどMendeleyというWebサービスに乗り換えることにしました。非常によいサービスだと思うのでちと紹介します。 Mendeleyは主に論文を管理するWebサービスです。ブラウザからもアクセスできるのですが、Mendeley DesktopというWindows, Mac, Linuxで使えるデスクトップアプリケーションもついています。ローカルで論文を登録してもWebと同期できるので複数のPCからも使えて大変便利です。インタフェースはすべて英語ですが日本語論文の登録も問題なくできます。起動すると下のような感じになります。 Webインタフェースは下のような感じです。洗練されています。 論文の登録 手元にPDFがある場合は、そのファイルを登録すると論文リストに追加されます。その際、PDFのテキストを解析して（あまり精度は
ちょっといいこと始めます。:ＭＩＴメディアラボのインド系最先端研究者 「シックスセンスコンピューティング」
大きな仕事を始めるには何事であれ情熱が必要です。革命には多くの情熱と大胆さが求められるのです。 これはエルネスト・チェ・ゲバラの有名な言葉。 ロボット、こども、先端テクノロジー、グローバリズム、ソーシャルメディア これらの言葉がボクの発するメッセージのバックグラウンドになります。 ※お願い！！！ 当ＢＬＯＧは先端テクノロジーを扱っていますので僕の文章力や写真では伝わりにくいんです。申し訳ないですがＹＯＵ ＴＵＢＥ等の動画を貼り付けていますので、職場でも音量ありで見てくださると、このＢＬＯＧの想いが伝わります。 MIT メディアラボの学生である プラナフ ミストリー氏が研究する「直観的アルゴリズム」の研究発表。 ぜひ最後まで映像を見てください。 忙しい方も絶対７分〜見たほうが良いです。 いやあ。スゲー！ ユビキタスっていうか紙でのＰＣとかＡＲとか満載。 この小型カメラとプロジェクターが合体し
どうやったら質問を思いつけるの？ - 発声練習
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめるでいただいた、人の話を聞いた際の疑問・質問の抱き方のコツがあれば教えて欲しいという依頼に対しての私なりの回答。 まとめ 質問を発するためには、以下の２つのステップを踏む 「情報の欠落に気づく」 「欠落している情報を明確化する」 情報の欠落に気づくためには、話題になっている事柄の知識（一般常識、専門知識）と話題の伝え方に関する知識（プレゼンテーション技術、批判的読み方、論理的思考法）が必要 欠落している情報を明確化するためには語彙、質問の型、経験が必要 情報の欠落に対する感度を挙げる方法 話題の伝え方に関する知識を増やすために、プレゼンテーション、批判的読書法（クリティカルリーディング）、論理的思考法（ロジカルシンキング）に関する本を読む 気づいた欠落している情報をメモするために、講演、授業、ミーティングの際はメモ帳と筆記用具を必ず用意
「悪いのは自分」では解決しないこともある - 諏訪耕平の研究メモ
正に今の自分そのものが書かれていて胸に突き刺さりました。 自分の場合、何が分からなくて何を質問したらいいのかすら分からず、言われた通りに進めた結果失敗した上、教えて貰ったことも全くものにできず、先輩との仲が完全に冷え切りました。今では挨拶すら返してもらえず、軽度の欝を患い通院中です。 自業自得といえばそれまでですが、それでもなんとかやり直したいと考えてます。出来るかどうかは別として、ですが。来年度こそまともな成果が出せればと思う反面、まずどうすればいいのかが分からなくて悩んでます。 具体的な質問のやり方ではなく、人の話を聞いた際の疑問・質問の抱き方のコツがあれば教えて頂きたく。 このエントリー（に限らず，この方の「研究室」論は大変示唆に富む内容で，尊敬しております），非常に面白い内容で，かつ概ね妥当だと思うのですが，ちょっとそのスタート部分，このコメントの意味をとらえそこねたので書いておき
どうやったら卒研を失敗できるか：他人の話を聞くのをやめる - 発声練習
卒論大詰め。やっぱり、だめだった。 そこで、せっかくなので卒業研究を華麗に失敗する方法をちょっと書いてみる。タイトルのとおりだけれども、卒業研究を華麗に失敗するための有力な方法は「他人の話を聞くのをやめる」。かなり効果的なのでお勧め。 やり方は始めのうちは簡単。先生や先輩が何を言ってきても以下のように答えて、実際は何もしなければよい。 真剣な顔で、まじめに聞いているふりをする 相手の言っていることがわかっていようが、わかっていまいが「はい、わかりました。」と答える 向こうが「何か質問がある？」と聞いてきたら「特にありません」と返す とりあえず、相手の気が済むまでしゃべらせて、その後は忘れる はじめのうちは、先生や先輩もだまされていることに気がつかず「あいつは素直なやつだなぁ」なんて、思うけれども、しばらくするうちに、何かしら注意されたことや相手が教えてこようとしたことに対して失敗してしまう
研究室生活 基礎文法最速マスター - わさっきhb
プログラミング言語以外で，「基礎文法最速マスター」を名乗って，取りまとめてみました． 1. 基礎 人間関係 研究室には，よく顔を出すようにしましょう．そして，縦横の良好な人間関係を築いてください． 先輩と親しくなりましょう．しかし普段は仲良しな先輩でも，ゼミの質問は厳しいかもしれません．それは「洗礼」というものですので，受け入れましょう．そして1年後には，厳しくいくか，優しく言うかは別として，みずから良き先輩になりましょう． サポートしないこと 研究室は，研究活動のための場であり，それ以外の学業に関すること，例えば「授業料の支払い」や「授業の単位」については，基本的にサポートをしてくれません． ただ，単位については，試験対策という名の勉強会を開くことがあったりします．そういうのには参加して，苦楽をともにしましょう．過去問を先輩からもらっても，解答例は実は正解ではない可能性がありますので，そ
Blackboard - Strategic Choice
Blackboard複数のサブシステムが持つそれぞれの知見を組み合わせることによって、部分的、もしくは、近似的に妥当な解を得る。前提答にいたる確実なアプローチが存在しないか、あるいは存在するとしても現実的ではないような、未だ成熟していないドメイン。課題元となるデータを上位レベルのデータ構造へと変換する上で、実現可能な決定論的解答が分かっていない課題がある。 ここで上位レベルのデータ構造とは、例えば図や表、あるいは英語のフレーズなどのことである。視覚、イメージ認識、音声認識、監視といったアプリケーションが、このような課題の存在する典型例である。課題を分割して対処しようとすると、必要となる専門知識が多肢にわたってしまうという特徴がある。また、その分割された個々の問題（これを部分問題という）に対応する解決策の表現に、それぞれに応じた方法とパラダイムとが必要となる。これらの「部分問題」を扱うそれぞ
わかった気にさせる研究発表スライドを作る たった1つのルールとそれを実現させる4つの方法 - music, statistics, and my life
research, tips | 最近，研究室でのゼミで後輩のプレゼンのスライドでいろいろ思うところがあったのですが，こうしたほうがいいよというルールって何かあるかな？と自分が作っているときのことを思い出しつつ考えてみました． 考えた結果，ひとつのルールとそれを実現するための4つの方法にまとまりました．ただしここで紹介するスライドの作り方はあくまで研究の発表(学会とかゼミとかでの発表)向きです．ビジネスだとまた違う工夫が必要だと思います．それからあくまで私の工夫のポイントなだけなので，こいうところ工夫したらもっとよくなるよというところがあったらぜひぜひ教えてください（＾＾）それでは，どうぞ☆ ルール：素人に10秒で｢わかった！｣気にさせること(解説)(1)素人に 見せる相手が誰でどんな人であるか，ということを把握することが大事です．研究発表のスライドの場合，そのテーマについて自分より詳し
自然言語処理の明日を考える若手の会 - 武蔵野日記
今日から明日にかけてNLP 若手の会 (NLP というのは自然言語処理のこと)というのがあるのだが、午前中からいろいろとやることがあって、招待講演から聞きたかったのだが泣く泣く夕方から参加。 やはりみんな真剣に聞いていてやる気になる。この会は活気があってよい。もっとインフォーマルな感じだったのがどんどんフォーマルな感じになってしまっているのが気がかりであるが……。(フォーマルに発表できる場はたくさんあるので、結果が出ていない内容とかポジションペーパー的な内容とかが話せる場所として存在してくれているとありがたい) そういうわけでポスターも初日の半分しか聞けなかったのではあるが、 言語の習得や使用における非言語情報の必要性について 宮尾 祐介, 鍜治 伸裕 (東京大学) 語義注釈システムの単語クリックログからの言語能力情報の抽出 江原 遥, 二宮 崇, 中川 裕志 (東京大学) の2つが自分の
俺様に論文を指導してもらいたければ以下の手順を踏みやがれ！ - 発声練習
でも、基本は所属研究室のやり方に合わせるんだぜ！ 何を書きたいのかはっきりさせやがれ！ 次のことをまずはっきりさせて、メールで送りやがれ！ 問題はなんでぃ？ その問題を解決してぇんか？それとも緩和させてぇんか？ その問題を解決／緩和すると誰がよろこぶんでぃ？ この問題について他に誰か挑んでねぇか？ どこのどいつさまが、いつ、何をしでかしたん？ 何で、おめぇさんはそいつの成果に何か上乗せできるとおもっているんだい？ どういう方法で問題を解決／緩和を実現するつもりだい？ どんな結果がでそうなんだ（あるいはてにいれたんだ） 論文の骨ってやつを俺様にメールで送れ！ 論文の味わいを決めるのは脂じゃなくて骨なんだ！骨がきっちりした論文は肉がきっちりついてうめぇ。骨がガタガタなのに肉をつけようとすると犬にでもくれてやりたいできあがりになる。そいつはいただけねぇ。次のことをメールで送りやがれ！ 論文の題目
初心者がWord代わりにTeXを使うための最低限の設定などをまとめる - ミームの死骸を待ちながら
「必要性がないけど、ちょっと便利かも」というレベルのものを導入する際の最大の関心事は「今出来ることが新しい環境でも出来るかどうか」で、 もっと細かく言うと「新しいメリット」だけでは人を動かすには十分ではなく、「現状のメリットの保証」も必要であると思う。 何の話かというとTeXの話なのだけど、相変わらず大したこと無い話を小難しい話に持って行く奴である。 で。論文を書くのに（今更）本格的にTeXを使い始めてみたんだけどこれがすごい便利で。なんで今までWordを使っていたのか*1。いや導入が面倒くさそうだったからだし、実際面倒くさかったけど、それを補ってあまりある快適環境が出来ている。嬉しい。 改ページや図の挿入位置。自分でいちいち考えたり、追記して全部ごっそりズレたのを一つ一つ直す必要が無く、好き勝手に書いてコンパイルすれば、いい感じの位置に整えてくれる。賢い！加えて本体の.texはテキストな
生命科学専攻からの専攻ロンダ まとめ
専攻ロンダランキング専攻ロンダランキング超勝ち 医学部編入 大勝ち 機械、電気、 薬学部・歯学部・獣医編入 中勝ち 情報、化学工学、 勝ち 材料、応用化学、物理(物性)、ロースクール 普通 農芸化学、 物理(理論)、 数学 負け 建築、土木、環境、 医歯薬獣無資格修士 大負け 分子生物学、文系院 専攻ロンダランキング（バイオから受けやすい専門科目の試験に絞ったランキングSSS 【神大(国)、名大他医学部編入(国)】(難)..バイオ科目で受験可能、【群馬医】..面接重視 A 【慶大理工(私)、早稲田先進理工電気情報生命(私)】..バイオ科目で受験可能、【阪大基礎工(国)、東大京大化学(国)】...一部バイオ科目 B 【東大新領域(国)、東工大すずかけ(国)】...入試科目少、倍率低、【東北大医工学(国)】....バイオ科目で受験可能、【上智理工 (私)】...バイオ科目で受験可能、【名
卒業研究につまづいている人へ：範囲を決めてとりあえずザッと終わらす - 発声練習
GTDでお馴染みのデビッド・アレンさんの受け売りだけれども 「知的労働は基本的に終わりがない。だから、ストレスフリーに知的労働を行うためには区切りは自分でつける必要がある。」 私が見聞きした学生さんが卒業研究でつまづく際の典型例が「細かいところに執着し、しかも、その部分すら終わらせることができずに燃え尽きる」というもの。これが発生するする原因は以下のとおり。 卒業研究の目的（もしくは今行っている作業の目的）を理解していないため、終着点（作業の終わり）をイメージできていない 終着点がイメージできていないので、今、こだわっている部分の重要性を見積もることができない 終着点がイメージできていないので、今、こだわっている部分をどれぐらい深く（細かく）行えば「今のところは」十分なのかがわからない 研究は正解のない作業であり、正解がない作業はとりあえずやってみないと課題が何かすらわからないことがあるの
メタ卒業研究と卒業研究で目的と手段をごちゃまぜにしない - 発声練習
ボスとお昼を食べながらしていた会話より覚書。 卒業研究の位置づけは学生ごとに異なる 就職先が決まっており卒業自体が目的の学生にとって卒業研究は取得すべき「単位」 大学院進学が決まっている学生にとって、卒業研究は「研究の練習（体験）」 卒業研究の位置づけに応じて適切な研究の目的（ゴール）を定めるべき 研究の重要性と必要性は目的そのもので評価される 研究の目的が妥当なものだとみなされた後は、その目的をどのようにどこまで達成できたかが評価のポイント 研究の目的が決定した後は、研究の目的を達成することを至上命題として、行うべき作業を決定し、作業を進めていく必要がある すなわち、メタ卒業研究と卒業研究で目的と手段が異なっている メタ卒業研究の目的：卒業研究を通して何を学ぶか？（単なる単位と研究の練習） メタ卒業研究の手段：学生ごとの卒業研究の位置づけに応じて適切な卒業研究の目的を定める 卒業研究の目
TeXことはじめ〜TeXで数式を書く - 名もないテクノ手
わたしはこの業界に20年以上いるけれど、幸か不幸か*1に関わりあうことなく過ごしてきた。うっかりものだ。学参にもセンセイ方にもさっぱりご縁がなかったのだ。それは多分幸いだ（w だがしかし！ たくさん数式を扱う仕事が来そうなので、ちょっと下調べ。インストールから数式の部品を作るまでメモしておく。その筋の方から見れば、間違いも含まれているかもしれないので、お気づきの方はご指摘ください。 インストール 当方の環境は下記のとおり。 Mac Pro Quad 3GHz / 4GB memories Mac OS X 10.5.7 インストールはこちらを参考にさせていただいた。ほぼこの通りの手順でインストールは完了する模様。感謝。 How to install X and pLaTeX environments on Mac OS X 補足するならば、bigptex071105.dmgに含まれる「pd
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