子供の言語獲得と機械の言語獲得2016/03/17にPFIセミナーで話したスライドです。子供の言語獲得に関する非常に基本的な話と、関係しそうな機械学習の技術を紹介しました。素人なりのまとめなので、間違いなどご指摘いただけると助かります。Read less
ポエム判別器 - Qiita
ポエム判別器 Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 Qiitaは主に読む方で使わせていただいているんですが、統計ヤクザとか見たことがあるので、正直コメント貰っても返すの怖いし（twitterで受けつけます）、Qiitaはいいかなって思っていました。 しかし、今回はQiitaそのものを評価の対象とするので、Qiitaに投稿したいと思います。 Qiitaでは、主観や感情が入り乱れる投稿は嫌われる傾向があり、負のイメージを持ってポエムと言われることがあります。 それを機械学習で分類していれければいいね、ということで、やってきます。 手法選択 考えられるメソッド Bag of Wordsなどでlogistic-regression Bag of wordsなどでsvm Bag of wordsなどでxgboost doc2vec, fasttextなどのエンベッディングでテキスト分類 Re
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
Neural Network Learns to Generate Voice (RNN/LSTM)
[VOLUME WARNING] This is what happens when you throw raw audio (which happens to be a cute voice) into a neural network and then tell it to spit out what it's learned. This is a recurrent neural network (LSTM type) with 3 layers of 680 neurons each, trying to find patterns in audio and reproduce them as well as it can. It's not a particularly big network considering the complexity and size of the
Machine learning is the new algorithms
my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) When I was an undergrad, probably my favorite CS class I took was algorithms. I liked it (a) because my background was math so it was the closest match to what I knew and (b) because even though it was "theory," a lot of the stuff we learn
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カジュアルトーク Vol.20 NLP×CNNの実現性は？ 〜自然言語処理の最先端はココまで来ている！〜 | AI専門ニュースメディア AINOW
