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異常検知ナイトでLT登壇しました - yasuhisa's blog
機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3ページ5分)。異常検知ナイト LT登壇資料はてな id:syou6162 from syou6162 LTのテーマは、現在自分がどんなデータで異常検知をやっているか、どういう困り事があるかを発表してプロの方からアドバイスをもらおうというものです。Mackerelで今まさに異常検知機能の開発をしていて、時系列周りのモデルのハイパーパラメータを開発データでチューニンングしたいけれども、そもそも異常データを含む開発データって手に入らないことが多くてどう対応していくのがよいのか?という質問をさせてもらいました。プロからのアドバイスは動画で見れるので
koda3 2018/02/16
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RedPenで技術文書の誤りを指摘してもらおう - yasuhisa's blog
自然言語の誤りを指摘してくれるRedPenを手元で使えるようにしてみました、という記事です。気が向いたので、色々書いてみました。エンジニアであっても意外と文書を書いたり見たりする機会が多い自然言語も機械が勝手に間違いを指摘して欲しい自然言語もルールで分かることは機械(RedPen)に指摘してもらう指摘例 EmacsからRedPenを使うまとめエンジニアであっても意外と文書を書いたり見たりする機会が多いエンジニアとしてはてなに入社後、コードレビューをする機会はもちろん多いですが、意外と自然言語(私の場合は日本語、英語がメイン)のレビューをする機会も多いことに気が付きました。他人の書いた文書に対するレビューに限らず、自分の書いた文書に対するレビューも含みます。告知文のチェック mackerelでは毎週告知をブログに書くので、エンジニアも内容をレビューするこういうやつ: mkr
koda3 2017/03/27
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自然言語処理の深層学習において転移学習はうまく行くのか? - yasuhisa's blog
このエントリはDeep Learning Advent Calendar 2016 5日目のエントリです。EM NLP2016に出ていたHow Transferable are Neural Networks in NLP Applications?を読んだので、それについて書きます。 [1603.06111] How Transferable are Neural Networks in NLP Applications? モチベーション画像方面では、あるタスク(source side)で学習させた深層学習の結果を、別データセット(target side)でソフトマックス層だけ再学習させる転移学習(Transfer Learning)がうまくいっていると報告されています。 [1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Ne
koda3 2016/12/05
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