ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
Twitterがリリースした時系列異常値検出のためのRパッケージ{AnomalyDetection}を試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
もう松の内も明けてしまいましたが、遅ればせながら皆さん明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 で、年明け早々にTwitterエンジニアブログに面白いネタが上がっていたのでした。 その名も{AnomalyDetection}というRパッケージ。バルス砲に備えてTwitterが鉄壁の防御を敷いていることは多くの人がご存知だと思いますが（笑）、そういうバルス砲のような異常なアクセスの跳ね上がりだったり、逆にサーバダウンなどでアクセスの異常な落ち込みが出た時にいち早く検出するというのが目的の分析フレームワークのようです。 ということで、話題が新鮮なうちにちょっと試してみようと思います。 どういう仕組みで動いているのか 理論的背景としては、そもそもgeneralized ESD (extremely Studentized deviate) testという外れ値検出の手法が
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