データサイエンティストの要件は「資格」ではなく「人材（像）」本位であるべき - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっとした話題になってたこの記事、実は結構前の公開だったと気付いて焦ってます（汗）。 データサイエンティストの資格が必要ない理由2つ （改） 密かに愛読しているid:dscaさんのブログの最新記事が、ものすごーーーーーく示唆に富んでいて非常に面白かったので、釣られるついでに僕個人が考えていることをざっくりと書いてみようかなと思ったのでした。 id:dscaさんのご指摘を大ざっぱにまとめると、こんな感じでしょうか。 最低限の情報共有、啓蒙は必要、だが。。。 データサイエンティストのスキルを定義することはできない スキルを定義できるならサイエンティストではない したがって資格になっても価値がない そして目的のない手段だけの資格は成立しない 分析手法やツールへの傾注が起きるだけで人材の創出には繋がらない どれも非常に重要なツッコミばかりで、いやいやこれほど分かりやすく書かれたものってなかったよ
強化学習入門
30. 強化学習の目的 将来得られる報酬の総和が最大になるように政策を学習する （発散しないように）割引率 を定義し，これを乗じた報酬を 将来に渡り加えた総和を収益とし，この期待値を最大化する！ E " 1X t=0 t R(st, at, st+1) # , 8s0 2 S, 8a0 2 A目的関数 下記の目的関数を最大にする政策関数 を求める⇡ at ⇠ ⇡(at|st) st+1 ⇠ PT (st+1|st, at) st 2 S, at 2 A 2 (0, 1] 制約条件 A : ありうるすべての行動集合 S : ありうるすべての状態集合 13年5月3日金曜日 31. 強化学習の目的 E " 1X t=0 t R(st, at, st+1) # , 8s0 2 S, 8a0 2 A目的関数 ⇡⇤ (a|s) ⌘ arg max ⇡ E " 1X t=0 t R(st, at, st
高速文字列解析の世界 - 岩波書店
文書，ウェブ上の情報，ゲノム配列，センサデータなど，多様な情報が「文字列」として表現される．そのデータ量は爆発的に増加しており，多くの分野で，より高度で高速な解析技術が求められている．本書では文字列解析に有用な理論，データ構造，アルゴリズムと，それをふまえたデータの圧縮，検索，分析の実践手法を紹介する． ■著者からのメッセージ 文字列解析の分野は広く，進展も著しいため，本書ですべての情報はカバーできない．本書では，文字列解析という問題の特徴，面白さをとらえており，普遍的である話を取り込むことを心がけた．特に，Burrows Wheeler 変換，簡潔データ構造，ウェーブレット木という３つの技術に注目し，解説を試みた．これら３つの技術はここ十年における文字列解析の中で最も大きな進歩であり，今後も重要な技術と考えられる．そして，これらの技術は文字列解析以外にもグラフ情報や，２次元グリッド情報な
N-gram コーパス - 日本語ウェブコーパス 2010
概要 ウェブページに出現する形態素 N-gram と文字 N-gram を頻度とともに収録したコーパスです．各 N-gram コーパスには，頻度 10/100/1000 以上の 1-gram から 7-gram までが収録されています． N-gram コーパスの構築においては，Google N-gram コーパスと同様の前処理を施しています．句点・感嘆符・疑問符を文の区切りとして利用しているので，「モーニング娘。」や「Yahoo!」などの固有名詞については，不適切な文の区切りがおこなわれています．また，文の区切りは削除するようになっているため，コーパス中に句点・感嘆符・疑問符は出現しません． 形態素 N-gram コーパス，文字 N-gram コーパスともに，文境界マーク（<S>，</S>）は採用していますが，未知語トークン（<UNK>）は採用していません．また，文字 N-gram コーパ
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パターン情報処理 (前川) 43 5 パターンの類似性とパターンの識別 あるパターンを識別するということは、これを何らかの基準パターンと比較すること、即ち、ど の程度それと類似している
Running R on Hadoop - CHUG - 20120815
