Pythonではじめるロケーションデータ解析 | microbase
【読了時間：10分】 PyDataTokyo での発表資料をアップしました。Pythonの話というよりは、ロケーションデータを扱ううえでの苦労話が大半です（笑）。これからロケーションデータ解析をはじめる方の一助になれば幸いです。 http://pydatatokyo.connpass.com/ 概要 スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 発表スライド Pythonではじめるロケーションデータ解析 from Hiroaki Sengoku 執筆：仙石裕明
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ＡＩが新聞記事を書いてみた 執筆１秒、でも設定は人間 - 西日本新聞
人工知能（ＡＩ）やロボットの技術革新が進み、文章を自動作成する手法も急速に向上している。ＡＩ関連技術はどこまで進んだのだろうか。データを基に原稿を書ける「ロボット記者」に、１０日の天気予報を記事化してもらった。 データ処理お得意…句読点に苦闘 利用したのは、米ＩＴ企業「オートメーテッド・インサイツ」（ＡＩ社）のサービス。「人間の記者」が日本気象協会九州支社（福岡市）から、１０日の気温や降水確率など約２０項目の天気予報データを受け取り、インターネット上のＡＩ社のソフトウエアに読み込ませた。 記事のひな型になる文章と、データに応じて使い分ける言葉や計算式などの選択肢はこちらで事前に用意。設定に数日かかったが、文章は少なくとも１００万通り以上のパターンができる。 気温などの数値は単純に文中に挿入されるほか、服装や星空などに関する指数は、同協会への取材を加味して言葉で表現するようにした。
VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (2) - 人工知能に関する断創録
VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) （2017/1/8）のつづき。 前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する VGG16が抽出した特徴を使って多層パーセプトロンを学習する VGG16をFine-tuningする リポジトリ：dogs_vs_cats 1. 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する ベースラインとしてVGG16は使わずに小規模な畳み込みニューラルネットワークをスクラッチから学習する。学習データは、犬クラス1000枚、猫クラス1000枚と小規模なデータを使うのであまり大規模なネットワークは学習できない。そこで、畳込みが3層のLeNet相当の小さなモデルを構成した。 横の矢印はそのレイヤでの出力の4Dテンソルのサイズ (samp
WordNetで作ろう！ 言語横断検索サービス
1. 第２回さくさくテキストマイニング勉強会 WordNetで作ろう！ 言語横断検索サービス Shintaro TAKEMURA d.hatena.ne.jp/taos twitter.com/stakemura facebook.com/shintaro.takemura 2. 背景 • 社内Google Codeみたいなものを想定してください – 登録されるプログラムが増え続けるとどうなる？ → 欲しいものがすぐに見つからない状態に – 生産性を上げるためにより賢いアプローチが必要！ 機能がたくさん あるけど、何を 使えばいいか わからない… 3. そこで提案 • 検索性能の強化（バイリンガルの如く） – 日英表記揺れを解決 • 例：“vertex”と”頂点” – 語義あいまい性も解決 • 例：”divide”と”separate” • 推薦機能の搭載（貴方に合った結果を） – 操作履
TensorFlowのseq2seqを自前のデータセットで試す - Qiita
seq2seqで利用可能な日本語対話データセットをダウンロードするツールの続きです。TensorFlowのseq2seqサンプルを、このデータで学習できるようにしてみました。 オリジナルのTensorFlowサンプルseq2seqは、WMTの配布する巨大な英仏翻訳のデータセットをダウンロード、展開して処理するコードが入っています。考えなしに動かせる点ではとてもお手軽で良いのですが、自分で用意したデータセットを与えるには向いていません。そこで、指定したディレクトリ上にあるinput.txt(encoder用データ)とoutput.txt(decoder用データ)を読みに行くよう修正したバージョンをgithubに置きました。オリジナルのコードに準じてApache 2.0ライセンスです。 knok/tf-seq2seq-mod: Modified seq2seq on TensorFlow これ
character-level CNNでクリスマスを生き抜く - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 18日目です。 昨日は@YutaSakataのクリスマスプレゼントにはKotlin1.1が欲しいですでした。 さて、もうすぐクリスマスですが、皆さん一緒に過ごすお相手はおられますか？ 私？私はもちろんいます。この子が。 独りだと酒でも飲みに行きたくなりますよね？ちょっと奮発していい店でしっとり飲むのもいいものです。 ですが、そんなつもりで入った店がリア充どもの巣窟だったらどうでしょう？ せっかくの孤独のグルメタイムが台無しです。 そんな危険な店を事前に避けるため、Deep Learningの力をかりましょう。 用意するもの keras お店の口コミ kerasはtensorflowかtheanoをバックエンドにして動くDeep Learning用のライブラリです。複雑なことをしようとすると結構面倒ですが、大抵のモデルについてはかなり簡
fastTextを使って単語じゃないものの分散表現を獲得する - Qiita
※ 2017/1/16に追記しました Retty Advent Calendarで穴が空きそうになったとき用に記事用意してたんですが、ちゃんとみんな埋めてくれたみたいです。良かった。 で、用意した記事が無駄になってももったいないので普通の記事として公開しちゃいます。 皆さんfastTextって知ってますか？ Facebookが公開している自然言語処理用のツールです。GPU使わないのに超速いのでありがたく使ってます。 単語の分散表現を学習させたり文章の分類とかができるんですが、分散表現の学習の仕組みって語彙にID振ってone-hot vectorにして、それを次元圧縮してるんですよね？（適当） じゃあ、ID列で表せる何かならなんでも分散表現にできるんじゃね？って思いません？ 思いついたらやってみましょう。 用意するもの fastText Rettyユーザーのお店詳細ページの閲覧履歴 やること
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