それが僕には面白そうだったから──中谷秀洋 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
サイボウズのエンジニアを紹介するインタビューシリーズの第三回。今回は知る人ぞ知る、中谷秀洋。大学院まで進んで数学を修めたものの研究者になるでもなく、気がついたらサイボウズ・ラボに腰を落ち着けることに。ただ一貫してるのは「面白そう」。 中谷秀洋（Shuyo Nakatani） 2007年、サイボウズ・ラボ株式会社に入社。 小学校5年生のときに懸賞で当選し「TRS-80」を入手して以来、ゲームを動機にプログラミングにのめり込む。40代を迎えた今もゲーム好きは相変わらずで、家族からは「ゲームは1日30分」と言われているとか。gihyo.jpにて「機械学習 はじめよう」を連載中。 Apache Foundationからリリースされている全文検索システム「Solr」には、言語判定ライブラリとして「Cybozu language-detection library」が含まれている。これを開発したのが、
木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - 木曜不足
社内で「機械学習とパターン認識」(PRML) の読書会をやっているのだけど、計算がやっぱり難しいようでみんな苦戦中。 そんなこんなで、光成さん(@herumi さん)が PRML の数式を手抜き無しで解説するアンチョコ(虎の巻 / PRML教科書ガイド)をマメに作ってくれている。*1 PRML のための数学(PDF) 内容は PRML の2章から4章と、9章、PRMLでもっとも計算が難しいと評判の10章を対象としている。 たとえば2章のアンチョコでは、2章の中で必要とされる解析や線形代数の道具(積分の変数変換、行列の各種操作)を一通り取り上げた後、ガウス分布の最尤推定における平均や分散による偏微分という、おそらく多くの人がつまづくのだろう計算がきちんと説明されている。 また3章のアンチョコでは、Woodbury の公式やヘッセ行列を解説しつつ、エビデンス関数などを導出しているし、4章になる
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
This Layoff does not exist (このレイオフは実在しない)は、機械学習で存在しない情報を作る一連のwebサイトの流行”does not exist”シリーズの新顔で、ページを読み込むたびに新しい企業レイオフのアナウンスメッセージを生成するという不穏なジョークサイトです。 自動生成された嘘のレイオフアナウンス ページの一番上には3つのパラメーターが表示されています。 社名 レイオフの原因 CEOは責任を認めているか(true = 認めている) これらがランダムに選ばれ、パラメーターに応じた「社長からの苦渋のメッセージ」が表示されます。 たとえば、太陽光ラップトップの開発失敗による10%のレイオフ。 Daniel’s idea was embraced and we went ahead and developed a prototype for the laptop.
1
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
処理を実行中です
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
CRF を使った Web 本文抽出
