BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
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、
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、
Apache Nutch のプラグインの作り方 - 木曜不足
オープンソース Web 検索エンジン Apache Nutch の概要 - Mi manca qualche giovedi`? と Apache Nutch のプラグインと言語判別 - Mi manca qualche giovedi`? の続き。 Apache Nutch 1.2 をベースに、 IndexingFilter extension-point へのプラグインを作成する例で、プラグインを作り方をみていく。 IndexingFilter extension-point IndexingFilter extension-point はメタデータをインデックスへ追加するプラグインで、Hadoop 上で動作する Indexer の MapTask から呼び出される。 他の extension-points も Injecter, Generator, Fetcher, Parser
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祖母の白寿のお祝い 先日、満99歳(数えで100歳)になった祖母の白寿のお祝いをやった。 さすがに身体のあちこちに不具合が出てきており、そろそろ本格的に外出も難しくなってきたので祖母と一緒に家族で集まれるのはたぶんこれが最後だろう。 下は0歳から上は99歳までいるので、移動と諸々…
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