言語処理学会第23回年次大会〜Webマーケティングで使えそうな発表資料まとめ〜 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 行きたいけど行けなかった言語処理学会第23回年次大会の発表内容がPDFで見れるということで、発表内容の中でWebマーケティングなどの仕事で役に立つかもしれない12件の研究を独断と偏見でまとめています。 プログラムはこちらのリンクから見れます。 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) プログラム 今回取り上げるのは以下の12件です。 ・Wikipediaのカテゴリ構造を特徴ベクトルに用いたRandom Forestによるショートメッセージ分類 ・NMFを用いた為
顔画像から年齢・性別を推定するためのデータセットIMDB-WIKI - Qiita
はじめに 機械学習、特にdeep learningではデータが命である。ここでは、顔画像から年齢・性別を推定するタスクの学習に利用できるIMDB-WIKIデータセットを紹介する。 本稿では、学習のためのデータの整形まで。次回はCNNを利用した年齢・性別推定CNNの学習をやりたい。 コードは下記。 https://github.com/yu4u/age-gender-estimation IMDB-WIKIデータセット このデータセットは、Internet Movie Database（IMDb; 映画やテレビ番組の俳優に関するオンラインデータベース）およびWikipediaをクローリングして作られたデータベースで、プロフィール画像、プロフィール画像から顔領域を抽出した画像、人物に関するメタデータから構成される。IMDbには、460,723枚、Wikipediaには62,328枚の顔画像が含
Deep Learning for Computer Vision with Python: Master Deep Learning Using My New Book
3rd Edition Released — Officially supports Keras and TensorFlow 2.0. Grab your copy now! You're interested in deep learning and computer vision... ...but you don't know how to get started. Let me help. Whether this is the first time you've worked with machine learning and neural networks or you're already a seasoned deep learning practitioner, Deep Learning for Computer Vision with Python is engin
Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications
This report is targeted to groups who are subject matter experts in their application but deep learning novices. It contains practical advice for those interested in testing the use of deep neural networks on applications that are novel for deep learning. We suggest making your project more manageable by dividing it into phases. For each phase this report contains numerous recommendations and insi
Deep Learning and Quantum Entanglement: Fundamental Connections with Implications to Network Design
Deep convolutional networks have witnessed unprecedented success in various machine learning applications. Formal understanding on what makes these networks so successful is gradually unfolding, but for the most part there are still significant mysteries to unravel. The inductive bias, which reflects prior knowledge embedded in the network architecture, is one of them. In this work, we establish a
Tube Convolutional Neural Network (T-CNN) for Action Detection in Videos
Deep learning has been demonstrated to achieve excellent results for image classification and object detection. However, the impact of deep learning on video analysis (e.g. action detection and recognition) has been limited due to complexity of video data and lack of annotations. Previous convolutional neural networks (CNN) based video action detection approaches usually consist of two major steps
Learning Simpler Language Models with the Differential State Framework
Learning useful information across long time lags is a critical and difficult problem for temporal neural models in tasks such as language modeling. Existing architectures that address the issue are often complex and costly to train. The Differential State Framework (DSF) is a simple and high-performing design that unifies previously introduced gated neural models. DSF models maintain longer-term
プロ野球開幕記念、DL4Jでペナント予想！今年勝つのはどのチーム？――AIは解説者たちに勝てるのか | gihyo.jp
プロ野球開幕記念、DL4Jでペナント予想！今年勝つのはどのチーム？――AIは解説者たちに勝てるのか いよいよ本日、日本プロ野球ペナントリーグ2017年シーズンが開幕します。今年は第4回ワールド・ベースボール・クラシックが開催されたこともあり、春先から野球熱が高まっています。 今回、株式会社ビーブレイクシステムズの上川伸彦氏、平原靖之氏の両名が、ディープラーニングのライブラリである「DL4J（Deep Learning for Java）」を利用し、プロ野球2017シーズンセパ両リーグの順位予想を行いました。 テクノロジーの進化はスポーツにどのような影響を与えるのか、技術的視点を踏まえながらお話を伺いました。 上川伸彦氏（写真左）：株式会社ビーブレイクシステムズ技術担当取締役。 父親が中日ファン、母親が巨人ファン。実家の近くに日ハムの二軍の本拠地あり。小さいころ、巨人を応援していたが、最
Deep Learning with Emojis (not Math)
Sorting shopping lists with deep learning using Keras and Tensorflow. Shopping for groceries is hard. Stores are large and have complex layouts that are confusing to navigate. The hummus you want could be in the dairy section, the deli section, or somewhere else entirely. Efficiently navigating a store can be a daunting task. At Instacart, our customers can order millions of products from hundreds
Medical Image Analysis with Deep Learning — I
Note: This is a 4 part article and you can find the other articles via these links (part 1, part 2, part 3, part 4). I have also put together collection of these in a small booklet available via amazon, if you would like a physical copy. Please reach out to me if you have feedback to improve and provide this information to all. Analyzing images and videos, and using them in various applications su
主要科学誌で グーグルによるAI研究の 論文発表が急増
Google’s AI Explosion in One Chart 主要科学誌で グーグルによるAI研究の 論文発表が急増 主要科学誌でグーグルのAI研究の論文発表が急増している。機械学習、特に深層学習分野への投資が医療から気候モデルまで行き渡り、検索広告で得た資金を科学の発展に振り向け、最先端のテクノロジーに基づく圧倒的優位を追求しているのだ。研究についていけないライバルは、ビジネスでも取り残される。 by Antonio Regalado2017.03.27 364 109 15 0 ネイチャー誌、米国科学アカデミー紀要、米国医師会雑誌は、どれも世界で最も優れた学術雑誌だ。昨年、大手テック企業のアルファベット（グーグル）は、これらすべての学術誌に論文を発表した。 大手検索企業のアルファベット（本社マウンテンビュー）は、眼科からコンピューター・ゲーム、神経科学、気候モデルまで、あらゆる
A Bag-of-Words Equivalent Recurrent Neural Network for Action Recognition
The traditional bag-of-words approach has found a wide range of applications in computer vision. The standard pipeline consists of a generation of a visual vocabulary, a quantization of the features into histograms of visual words, and a classification step for which usually a support vector machine in combination with a non-linear kernel is used. Given large amounts of data, however, the model su
Deep Learning without Backpropagation - i am trask
Tutorial: DeepMind's Synthetic Gradients Posted by iamtrask on March 21, 2017 TLDR: In this blogpost, we're going to prototype (from scratch) and learn the intuitions behind DeepMind's recently proposed Decoupled Neural Interfaces Using Synthetic Gradients paper. I typically tweet out new blogposts when they're complete at @iamtrask. Feel free to follow if you'd be interested in reading more in th
Failures of Gradient-Based Deep Learning
In recent years, Deep Learning has become the go-to solution for a broad range of applications, often outperforming state-of-the-art. However, it is important, for both theoreticians and practitioners, to gain a deeper understanding of the difficulties and limitations associated with common approaches and algorithms. We describe four types of simple problems, for which the gradient-based algorithm
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GitHub - bdjaws/workshop: BigData-JAWS 勉強会/イベント
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【50％以上OFF】Kindleストアで「プログラミング関連書籍」のセールが開催中
大阪大学と富士通、データセンターのCO2排出量削減など、次世代クラウド基盤の低炭素化に向けた研究所を設立
機械学習活用プロジェクト大解剖
Semantic Question Matching with Deep Learning - Engineering at Quora - Quora