[CS570] Machine Learning Team Project (I know what items really are)
2. Contents } 大規模画像データで出来ることの例 } 一般物体認識の紹介 } 大規模化の流れと最近の手法について } 大規模一般物体認識コンペティション } 他分野との融合的領域など 3. 大規模画像データの時代 } Webサービスへの画像投稿は日常の一部 } Flickr: 60億枚の画像(2011年) } Facebook: 毎年30億枚画像投稿 } Youtube: 毎日約8年分の動画がアップロード } 何らかのメタ情報が付与される場合も多い } タグ、コメント、EXIF、位置情報、・・・ } これらの大量のデータを用いることで、従来考えられ なかったさまざまなアプリケーションが登場している 4. 画像補完 } Scene completion using millions of photographs [Hays et
転置インデックスから上位k件の文章を取ってくる手法について、知ってる範囲でまとめてみました。 転置インデックスとTop k-query View more presentations from tsubosaka この辺の話は教科書だと Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines (MIT Press) 作者: Stefan Buettcher,Charles L. A. Clarke,Gordon V. Cormack出版社/メーカー: The MIT Press発売日: 2010/07/23メディア: ハードカバー購入: 2人 クリック: 78回この商品を含むブログ (8件) を見る のChapter 5とかに疑似コードなども含め載っているので、参考になるかと思います。
@nokunoさんの好意で「第3回自然言語処理勉強会@東京」でCompressed Suffix Arrayについて発表させていただくことになりました。 つきましては参考のため発表資料を以下に置いておきます。参加される方はもちろん、興味のある方はご覧になっていただけるとうれしいです。 第3回自然言語処理勉強会@東京 : ATND 第3回自然言語処理勉強会@東京を開催します - nokunoの日記 なお本資料は以下の皆様のアドバイスを頂きました。ありがとうございました(とくに@overlastさんには4-5時間もお付き合い頂きました。おかげさまでスライドの質が大幅アップしました。感謝)。 @overlastさん @tamago_donburiさん @tsubosakaさん @machyさん
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