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クラウド時代の到来で、コンピュータサイエンスは「終わった」 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 教授 佐藤 一郎氏 「コンピュータサイエンスは終わった」。こう広言するコンピュータサイエンスの研究者がいる。国立情報学研究所(NII)の佐藤一郎教授だ。目ぼしい進展が見られない上、有望視されるクラウドコンピューティングの研究はクラウドを「持てる者」でないと困難だからだ。一方で、コンピュータサイエンスの研究成果は様々な分野に応用できると佐藤氏は主張する。(聞き手は、中田 敦=日経コンピュータ) 2008年後半から「コンピュータサイエンスは終わった」と明言しているそうですね。 コンピュータサイエンスが危機に陥っている証拠には事欠きません。バイオサイエンス(生命科学)と比べると、その差は歴然としています。バイオ分野では新しい実験装置や知見、医療技術、薬品が次々と登場しています。ところがコンピュ
Semi-supervised Learning for NLP Bibliography The goal of this page is to collect all papers focusing on semi-supervised learning for natural language processing. Another good starting point for papers (divided by topic) is John Blitzer and Jerry Zhu's ACL 2008 tutorial website. 2009 Carlson, A., Betteridge, J., Hruschka Junior, E.R. & Mitchell, T.M. (2009), "Coupling Semi-Supervised Learning of C
General Information June 15th, 2008. The Hyatt-Regency. Columbus, OH. 9:00 AM — 12:30 PM John Blitzer and Jerry Zhu SSL for NLP tutorial description. ACL 2008 ACL Tutorials Page Semi-supervised learning for NLP is a very broad topic, and we realize that we cannot possibly hope to cover all of it in a single tutorial. Because of this, we have provided several supplemental resources pages, each of w
最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順に最適化対象にGreedyに加えていく方法は変数の数が非常に多い場合(全ての部分文字列に特徴が対応するなど、そもそも列挙できないくらい多い場合など)に有効です。 詳細な中身は違いますが、grafting, column generation, cutting planeとかがこの枠組みに当てはまルと思います。 ここでのポイントは「効きそうな変数」を効率的に求めることができたら、圧倒的に速く最適化できるようになることです。別分野でデータマイニングの手法だとか、上限/下限だとかデータ構造とか何か技を持っている人は、ぜひチャレンジしてみてください。 で、私もやってます。という宣伝 ・特徴(変数)が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Sub
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