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機械学習に魂を売ったコンピュータ将棋 - 武蔵野日記
今月号の会誌「情報処理」(2010年8月号目次)の特集は「コンピュータ将棋の不遜な挑戦」というタイトルで、ここ数年のコンピュータ将棋の発展の技術的な解説。こうやって毎年のように情報がアップデートされると非常にありがたい。 見所は鶴岡さんによる「選手権優勝記--激指の技術的改良の解説--」とktanaka先生・kanekoさんによる「大規模クラスタシステムでの実行--GPS将棋の試み--」の2記事。特に鶴岡さんによる記事は、Bonanza のよい解説にもなっており、必読である。実は、激指は 評価関数というのは，局面の形勢判断をコンピュータで行うための関数で，任意の与えられた局面に対して，どちらがどれだけ有利なのかを数値化する関数である．[...] このようなパラメータの調整は非常に手間のかかる作業だが，かつては完全に手作業で行われており，将棋プログラム開発における作業の多くの割合を占めていた
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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