MovieLens dataset や ImageNet や CaboCha 付属モデルファイルはそのままでは商用利用できない - 糞糞糞ネット弁慶
タイトルそのままです． 機械学習領域において有名なデータはよくライセンスを確認してみるとそのままでは商用利用ができないことがしばしばあります． ブログや Qiita に書いたり，大学研究者であれば問題になりにくいとは思いますが，なんらかの企業に所属して研究開発やシステム開発を行っている場合には注意が必要になることがあるかもしれません*1． 色々あってライセンスについて少し調べたのと，ウェブ上での言及を見かけなかったのでここにメモを残します． MovieLens dataset MovieLens | GroupLens MovieLens dataset (以降 MovieLens) は GroupLens によって収集・公開されている映画の評価データです． このデータはそこそこの量があること，映画という馴染みの深い題材であることから，協調フィルタリングや行列分解を用いた推薦問題を解く際の
「放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって」の補足 - 糞糞糞ネット弁慶
これは放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって - 糞ネット弁慶の補足である． 書いた目的 放置系研究室の存在を世に知らしめたかった そもそも一般的な院生に対して放置系の話をすると全くと言っていいほど通じない．意識高い他大学院生と話していても 意識高い他大学院生（略称：意識高）：「修論どうですか？」 私：「や，全然やってないんですけど．」 意識高：「あー，これまでの研究をまとめて修論にしちゃう感じですか？凄いなー．」 私：「え，だから論文とか本当に書いてないんですけど．まだテーマも決まってないし．」 意識高：「またまた〜そんなこと言って出してるんでしょ？ところで次の＊＊＊（学会名）出します？」 私：「（＊＊＊ってそもそも何だ……知らないとか言っても通じないだろうし……）や，出さないですね．」 意識高：「そうなんですか．僕なんか＊＊＊と△△△と◯◯◯出さなきゃいけなくて本当に忙しいし，そ
放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって - 糞糞糞ネット弁慶
(2/6 補足書きました→「放置系ブラック研究室で楽しく生きるにあたって」の補足 - 糞ネット弁慶) 修士論文を提出し，発表を済ませた．また，これをもって大学院及び研究室に関する全ての行事が終了した（「教授が論文書けってうるさいから春休み潰れるわ〜まじないわ〜」などという学生とは違う）．というわけなので三年間の研究室生活について振り返ってみる． 放置系ブラック研究室とは そもそも我が研究室は非常に放任主義の放置系ブラック研究室であった．いくつか例を挙げると 論文紹介や輪講などない M2になってから7回程度しかゼミをやった記憶が無い 研究テーマが上から降ってくることがない 教授が卒論・修論のテーマを提出の一ヶ月前まで把握していない 研究しない 論文(書かない|書けない) (研究会|全国大会|諸々)(出ない|出さない|出せない) そもそも何がいつあって締切りがいつとか知らない 学生が学会に何一
異種混合学習に関する簡単なまとめ - 糞糞糞ネット弁慶
デジタルトランスフォーメーションを加速する最先端AI技術群「NEC the WISE」: 最先端AI技術群 ～NEC the WISE～ | NEC 2012年頃から話題になっている，NECが提唱する異種混合学習とは一体何なのか，ということが気になって簡単に調べた． 以下の記述は，自分の理解に基づいていること，学習理論については詳しくないことを断っておく． 概要 異種混合学習技術は多種多様なデータに混在するデータ同士の関連性から、特定の規則性を自動で発見するとともに、分析するデータに応じて参照する規則を切り替えます。これにより、“単一の規則性のみを発見して、それを参照するような従来の機械学習”では分析が困難であった「規則性が変化するデータ」でも高精度な予測や異常検出が可能になります。 デジタルトランスフォーメーションを加速する最先端AI技術群「NEC the WISE」: 最先端AI技術群
少しでも研究に興味がある人，面白いテーマを探している人は「研究に必要なたったN個の事」とかいう記事を読まずに今すぐに"How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!"を読
言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か
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