機械学習アプリケーションにおけるテストについて - Re:ゼロから始めるML生活
機械学習系の話題が多い昨今ですが、実際触ってみると期待した精度・結果が出ないなんてことはよくあることではないでしょうか。 機械学習特有の性質として、データ自体がモデルを変化させ、結果として業務に影響を与えたりします。 仮に、機械学習屋さんが精度が出るモデルを構築したと言っても、それを導入するときに、システム全体での品質の維持に苦労したりします。 ということで、不確実性の大きい機械学習系開発についての、設計・テスト戦略でどうやってリスクを低減していけるかが一つカギになってくると思い、方法論について勉強しましたので、そのメモです。 非常に参考にしたのはこちら。 arxiv.org テストそのもののテクニックなどは、一般的なテスト駆動開発に関する書籍を合わせてをご参考ください。 テスト駆動開発 作者:Kent Beck発売日: 2017/10/14メディア: 単行本（ソフトカバー） テスト駆動P
しかしSVMも最近は速いらしい - 射撃しつつ前転 改
Complement Naive BayesがSVMより速いよーと主張していたので、SVMもなんか最近は速くなってるらしいよ、という事を紹介してみたい。近年はSVMなどの学習を高速に行うという提案が行われており、実装が公開されているものもある。その中の一つにliblinearという機械学習ライブラリがある。ライブラリ名から推測できる通り、liblinearではカーネルを使うことが出来ない。しかし、その分速度が速く、大規模データに適用できるという利点がある。 liblinearを作っているのはlibsvmと同じ研究グループで、Chih-Jen Linがプロジェクトリーダーであるようだ。libsvmはかなり有名なライブラリで、liblinearにはそういった意味で安心感がある。（liblinearの方は公開されてしばらくは割とバグがあったらしいけど。） liblinearにはL1-SVM, L
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
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