[機械学習] トピックモデル関係の論文メモ - tsubosakaの日記
最近読んだトピックモデル関係の論文のざっとしたメモ。内容については間違って理解しているところも多々あると思います。 (追記 12/24) 最後のほうに論文を読む基礎となる文献を追加しました。 Efficient Methods for Topic Model Inference on Streaming Document Collections (KDD 2009) 論文の話は2つあって一つ目がSparseLDAというCollapsed Gibbs samplerの省メモリかつ高速な方法の提案と2つ目はオンラインで文章が入力されるような場合において訓練データと新規データをどう使うかという戦略について述べて実験している。 Collapsed Gibbs samplerを高速化しようという論文はPorteous et al.(KDD 2008)でも述べられているけどそれよりも2倍ぐらい高速(通
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センサーと機械学習の論文をまとめてみる | DevelopersIO
本記事は Machine Learning Advent Calendar 2014 の 24日目のトピックです。 増え続けるセンサーデータ M2M(Machine to machine), IoT(Internat of things) というキーワードが叫ばれて久しい今日、インターネットに接続できるデバイス数の上昇が見込まれるなか、デバイスに搭載された各種センサーデータの分析、活用も今後目が離せない分野です。 データはAWSなどのクラウドサービスのデータセンターに置かれた後、分析、フィルタリングされ、エンドユーザの役にたつ情報を提供していくものと思われます。 各種センサーが農業などの分野で使われ、そこから取得されたデータが分析され、活用されているという話題も多数上がってきています。 センサデータ解析におけるJubatus活用事例 - Slideshare Blue River Tech
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
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小論文の添削でしょっちゅう指摘したこと - らいおんの隠れ家
