統計的機械学習入門
上田 修功 統計的機械学習入門 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NII軽井沢土曜講話会 2011年11月4日 (於：軽井沢国際高等セミナーハウス） 機械学習って何? どんな研究？ 人の学習に例えると… 教師あり学習 (先生に習う） 教師なし学習 (自習する） 半教師あり学習 （膨大な情報を 活用する） アンサンブル学習 （皆で教え合う） 出力 情報処理システム 文字 ７２１０ 文（文章） こんにちは 日本語 これはペンです。 フォーマルには… 機械(情報処理システム)に 学習能力を持たせる技術 入力 文字認識 画像 音声認識 音声信号 機械翻訳 英語 This is a pen. ：所与のデータ（学習データ）だけでなく、未知のデータ（テ ストデータ）でも性能を発揮する汎化能力 学習能力 汎化誤差の最小化が実用上重要 情報処理＝情報変換(価値創造) x y 入力 出力(目標値) (
機械学習で予測モデルをつくってみよう、の巻
小泉 ご無沙汰しております。 北川 お久しぶりです。 小泉 すっかり更新が途絶えてしまって、ごめんなさい。 北川 いえいえ。気を取り直してリスタートしましょう！ 小泉 はい。前回はなんの話をしていたのでしたっけ。 北川 ビッグデータの民主化、ですね。 小泉 うう…記憶が… 北川 僕のダイエットでいうと、マイナス5.4キロのところ。 小泉 思い出しました！ 北川 それで僕の体重なんですが… 小泉 いいんですよ、その話やめても。 北川 いや、逃げてはいけない。 小泉 風のうわさではプラス3キロときいています。ダイエットもリスタートですね。 北川 途中経過を報告させてください。10キロは減ったんです。減ったところで、レッドモンド出張が入ってしまって… 小泉 お、マイクロソフト本社ですね！ 北川 はい。マイクロソフト本社へ行ってきました。そこでステーキや、ココナッツクリームケーキという、こう、ココ
リクルートの最年少役員は何を考え、どんな仕事をしてきたのか
著者プロフィール： 上阪徹（うえさか・とおる） 1966年兵庫県生まれ。1989年早稲田大学商学部卒業後、リクルート・グループなどを経てフリーランスのライターとして独立し、雑誌や書籍などで執筆。経営、経済、金融、ベンチャー、就職などの最前線のビジネス現場から、トップランナーたちの仕事論を分かりやすく伝えるインタビュー、執筆を得意とする。取材相手は3000人を超える。 著書に『書いて生きていく プロ文章論』『リブセンス<生きる意味> 』『成功者3000人の言葉 人生をひらく99の基本』『職業、ブックライター』『僕がグーグルで成長できた理由』など。インタビュー集にベストセラーになった『プロ論。』など。 アグリゲート型検索モデル、という言葉をご存じだろうか。例えば、求人サイトは今も世の中にたくさんあるが、これは企業などのクライアントが広告を出稿、それを掲載し、カスタマーに見てもらって応募や内定と
Encode/H.264 – FFmpeg
This guide focuses on the encoder x264. It assumes you have ffmpeg compiled with --enable-libx264. If you need help compiling and installing see one of our compiling guides. See HWAccelIntro for information on supported hardware H.264 encoders. There are two rate control modes that are usually suggested for general use: Constant Rate Factor (CRF) or Two-Pass ABR. Rate control decides how many bits
Python の Flask で REST API を作ってみる
勉強がてら Python の Flask で REST API を作ってみた。/users リソース以下にユーザの CRUD を作ってある。リソースの表現は JSON にした。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json from functools import wraps from flask import Flask, jsonify, request, url_for, abort, Response app = Flask(__name__) # ダミーデータ (DB の代わり) id_index = 3 users = {1: {'id': 1, 'name': 'foo'}, 2: {'id': 2, 'name': 'bar'}} def consumes(content_type): def _con
Twitter、モバイルアプリ向け新SDK「Fabric」発表 パスワード不要の次世代認証「Digits」リリース
米Twitterは10月22日（現地時間）、モバイル開発者に向けた初めてのカンファレンス「Twitter Flight」をサンフランシスコで開き、モバイルアプリ開発プラットフォーム「Fabric」を発表した。障害報告や広告管理などこれまで提供してきた開発者向けツールに加え、電話番号とSMSで認証・ログインできる新機能「Digits」も搭載する。利用は無料だ。 モバイルアプリ開発時に重要な（1）安定性を高める、（2）利用者を増やす、（3）収益化、（4）ユーザー認証――の4つの側面を網羅したという開発キット。これまで提供してきたAPIやOAuth、「Twitter Cards」などの埋め込み機能、障害報告ツール「Crashlytics」や広告管理ツール「MoPub」などを一元管理し、アプリ開発時に使える機能を数行のコードを追加することで簡単に組み込むことができる。 アカウント認証ツールとして、
HTML5 - How to stream large .mp4 files?
I'm trying to setup a very basic html5 page that loads a .mp4 video that is 20MB. It appears that the browser needs to download the entire thing rather than just playing the first part of the video and streaming in the rest. This post is the closest thing I've found while searching... I tried both Hand Brake and Data Go Round by neither appeared to make a difference: Any ideas on how to do this or
財務省 ３５人学級を４０人に戻すべき NHKニュース
公立の小学校で導入されている３５人学級について財務省は、いじめや不登校などで目立った改善が認められないとして、４０人学級へ戻すよう見直しを求める方針です。 これに対し文部科学省は、教育の質の向上などにきめ細かい指導体制が欠かせないとしていて、年末の予算案の編成で難航も予想されます。 公立小学校の３５人学級は、入学直後にきめ細かな指導をするため、平成２３年度から１年生の児童を対象に導入されています。 その効果について財務省が検証した結果、１年生とほかの学年を比べたいじめや不登校の発生割合は、導入前の５年間の平均で、いじめが１０．６％、不登校が４．７％だったのに対し、導入後の２年間は、いじめが１１．２％、不登校が４．５％となり、目立った改善がみられないとしています。 そのうえで、従来の４０人学級に戻した場合、必要な教職員の数はおよそ４０００人減り、国の負担はおよそ８６億円減らせると試算していま
効果量(effect size)のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
機械学習を用いた予測モデル構築・評価
ほぼ日刊イトイ新聞×AERA「40歳は、惑う。」共同サイトを開設
グーグル、ウェブやアプリにも使える｢マテリアル・デザイン｣なアイコンをリリース
「弁当くらいで処方は変わりません」