形態素解析器 kagome v2 をリリースした - 押してダメならふて寝しろ
概要 ホント誰得でもないのは重々承知していますが、思い立って 形態素解析器 kagome v2 をリリースしました。とはいっても、だいたいの機能は今ある kagome でも実装済みで、今さら変更してもどうよ・・・という感じではあります。 なので、モチベーションを維持するのが非常に難しくて、だらだらと時間だけがかかってしまいました。 折角作ったのでリリースノートです。 TL;DR; v2 で実現した事 辞書の分離 / バージョン管理 辞書毎に異なる素性項目の扱いの共通化 韓国語辞書対応 辞書の分離 辞書を別リポジトリに分離しました。これにより、長年(?)懸案だった辞書のバージョン管理が可能になりました。go.mod で指定すれば、どのバージョンの辞書を利用しているかがわかります。 また、これにより、これまで kagome.ipadic のような単独辞書を利用するだけのためのライブラリを別に切
Big Sky :: Golang だけでやる機械学習と画像分類
« Let's Encrypt を簡単操作できる CLI、Lego が MyDNS に対応した。 | Main | VimConf 2018 に行ってきた。 » gobrain という Golang だけで実装されたニューラルネットワークを見つけたので遊んでみました。 GitHub - goml/gobrain: Neural Networks written in go https://github.com/goml/gobrain 作りもシンプルですし、扱い方も簡単なのでちょっとしたサンプルを書くのには向いてると思います。例えば FizzBuzz であればこんな感じ。 package main import ( "math/rand" "github.com/goml/gobrain" ) type FizzBuzz []float64 func (fizzbuzz FizzBuzz)
能動学習で効率的に教師データを作るツールをGoで書いた - yasuhisa's blog
みなさん、教師データ作ってますか?! 機械学習のツールも多くなり、データがあれば簡単に機械学習で問題を解ける環境が整ってきました。しかし、データ作成は重要ながらも未だに大変な作業です。最近、私もいくつかのドメインで教師データを作る機会があったので、能動学習を使ってコマンドラインから簡単に教師データ作成(アノテーション)ができるツールを作ってみました。 今回は能動学習で教師データを作る意義と、作ったツールの使い方について簡単に書きます。 問題設定 能動学習を使って教師データを効率的にアノテーション go-active-learningを試してみる ダウンロード/インストール 能動学習でアノテーション おまけ: Go言語を使って得られた効用/感想 問題設定 例があったほうが説明しやすいので、問題設定を先に。 あなたはエンジニアが集まるSlackチャンネルに、最近人気の技術エントリを定期的に投稿
異常検知でGo！ - Qiita
異常検知でGo！ こんにちは。ちょびえです。4日めですがいかがお過ごしでしょうか？ 今日はGoで異常検知を試してみましたのでレポートしてみたいと思います。 異常検知の世界 ふつうのWebプログラマーの私がデータマイニングによる異常検知読んで、機械学習ってなんて便利なんだろう！？と驚いたと共に機械学習の魅力に引き込まれていきました。 https://github.com/muddydixon/fluent-plugin-anomalydetect のSDAR部分を再実装したものです。私は高校をドロップアウトしてるので線形代数周りの理解・実装でだいぶ難儀しましたが、良き実装があればなんとかなるもんだなぁ、、、とｗ anomalydetectorはChangeFinder部分のスムージングなどの実装は含んでいないのでこんな感じで作ってみてください。 package main import ( "
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