ビッグデータ時代に生きるパターン認識、研究者と技術者の交流が必要
例えば最近のデジカメが搭載している顔の自動追尾。これはパターン認識技術が裏にあるのですが、10年前なら民生機での実現などまず考えられなかった。それが可能になったのは、アルゴリズムの確立はもちろん、アルゴリズムの性能アップに欠かせないデータの量が増えたからです。 パターン認識は大まかにいえば、大量のデータから何らかの意味を見いだす技術です。画像認識や音声認識、文章解析などといったパターン認識のエンジン、それから機械学習のフレームワークが確立できれば、あとはそこに投入するデータ量の勝負です。ですので、パターン認識の分野ではしばしば、「データはパワーである」と言います。認識処理に使えるデータの量が増えれば増えるほど、アルゴリズムの性能、つまり認識の精度は指数関数的に高まるからです。 最近はソーシャルメディアによる消費者自身の情報発信、それからセンサーとネットワーク技術の発達により、さまざまな種類
第10回 ベイズ確率 | gihyo.jp
これから前回の「線形回帰」を確率化した「ベイズ線形回帰」に進んでいく予定ですが、今回はその中で大活躍する「ベイズ確率」です（編注）。「ベイズ確率」は本連載の第2回で一度登場していますが、そのときは名前の紹介だけでした。 まずは「ベイズ確率」とは何で、なぜそれを使うのか、というところから見ていきましょう。 編注 本来であればベータ分布を実践する回をお届けする予定でしたが、諸事情により、理論編のお話を先に進めさせていただきます。引き続き、ご愛読いただければ幸いです。 「確率」を求める 高校で確率の授業を受けたことがある人であれば、一度くらいは次のようなことを思ったことはありませんか？ 「コインを投げたら表が出る確率は1/2とか、サイコロを振ったらそれぞれの目が出る確率が1/6とかよく言うけど、どうやってそれを確かめるの？」 「確率1/6といっても、6回振って各目が1回ずつ出たりしないし、
リクシルの断熱サッシで快適な暮らし - リクシルのサッシサポートマニュアル
リクシルの断熱サッシで快適な暮らし リクシルは、トステム・新日軽・サンウェーブ・東洋エクステリア・INAXが統合して誕生した大手の住生活産業会社です。統合前の各企業も名の知れた大手メーカーばかりですので、統合したリクシルは日本の住環境関連企業の最大手として、日本各地の快適な住まいを作るための経営を行なっています。大手メーカーのリクシルが提供するサッシは、断熱に優れているだけではなく、結露防止や騒音のカットにも定評があり、近年では省エネにも優れているという事で、一般財団法人省エネルギーセンターが主催する省エネ大賞の称号も得ています。サッシを設置した時だけでなく、大手ならではのメンテナンス保障も十分に手厚く用意されており、長年住む自宅だからこそ、長期間保障で安心できる会社の製品を選びたいですね。設置して安心、使い続けて安心のリクシルのサッシだからこそ、快適な暮らしが生まれます。 リクシルのサッ
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
ネットワーク構造を持つデータの大域的変化を自動検出するデータマイニング技術を開発(2009年7月3日): プレスリリース | NEC
NECはこのたび、ネットワーク構造を持つデータ(注1)の大域的な変化を自動的に検出し、変化の原因となる箇所（ノード）を特定するデータマイニング技術(注2)「LinkageAnalyzer」を開発しました。本技術は、NECがこれまで取り組んできた機械学習技術(注3)をベースに、複数ノード間の関係性を適切に表現する手法を新たに開発することで実現したものです。 「LinkageAnalyzer」は、データマイニング技術に基づき、例えばソーシャルネットワークにおける情報発信量など、ネットワーク構造を持つデータを融合的に分析して、ユーザ間の連動関係の特徴を抽出・数値化し、値の変化を監視します。これにより、特定のコミュニティの急激な活性化（情報発信量が急激に増加）や、あるユーザが多くの他ユーザに一様に情報発信しているといった状態など、従来の個別ノードの監視では検出が困難であったネットワークの大域的な変
スタンフォード大学の自然言語処理(NLP)の授業公開っぷりがとてつもない件 - Unchained Life
以前からMITのOCWを中心にアメリカの大学の授業のビデオや資料などが公開されているのは知っていたが、今日知ったスタンフォード大学の授業公開っぷりがものすごい。 http://see.stanford.edu/SEE/lecturelist.aspx?coll=63480b48-8819-4efd-8412-263f1a472f5a 授業のビデオだけではなく、なんと授業のtranscript、つまり授業中に先生がしゃべったことがテキストに書き起こされているのだ。 MITなどでも授業のビデオは公開されていたが、当然授業の内容を理解するには授業資料がある場合にせよ、何をしゃべっているかを自分で聞き取るほか無く、リスニング力が低い僕には結構ネックだった。 それが今回しゃべる内容がテキストになっているということで聞き取れなくてもテキストを見ればよいし、リスニングの勉強にもなる。 しかも公開されてい
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IBM Developer
InfoQ: Apache Mahout: 拡張性の高い機械学習アルゴリズム
