Machine Learning Casual Talks #10でMackerelのロール内異常検知について発表しました - yasuhisa's blog
メルカリさんのオフィスで開かれたMachine Learning Casual Talks (MLCT) #10に「教師なし学習によるMackerelの異常検知機能について 〜設計/運用/評価の観点から〜」というタイトルで登壇してきました。 MLCTは機械学習をサービスで運用していく知見を共有する勉強会です。YouTube等で動画配信を積極的にしてくださっていて、はてなの京都オフィスでも鑑賞会と称してランチタイムに同僚と発表を見させてもらっていました。普段から勉強させてもあっていた勉強会に、登壇という形でちょっとはお返しできているとうれしいです。登壇させて頂き、ありがとうございました! 私の発表資料はこちらです。スライド46枚ありますが、発表は15分だったので本番はこれの短縮バージョンで発表させてもらいました。 教師なし学習によるMackerelの異常検知機能について 〜設計/運用/評価の
MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #3で機械学習を使った趣味サービスにおける工夫を紹介しました - yasuhisa's blog
最近、仕事のちゃんとした登壇が多かったので、趣味でやっているWebサービスにおける機械学習関連の工夫について発表してきました。基本的に昔ブログで紹介したエントリのまとめバージョンです。 趣味の余暇時間で開発しているサービスなので、いかに手間をかけずに済むかというのが大事です。テーマは怠惰!! 機械学習を使った趣味サービスにおける工夫紹介 from syou6162 効率的なアノテーション方法 精度の継続的なモニタリング 多様性を持たせた簡単な推薦方法 パイプラインジャングルと戦う 効率的なアノテーション方法 機械学習、データ数が多くないとなかなか精度が出ないですが、教師データをたくさん作るのも手間がかかります。そこで能動学習を使って効率的にアノテーションしていくツールを作ったので、それの紹介をしました。 精度の継続的なモニタリング 機械学習のコードでは、テストは通ってたけど実は本番では精度
タスクに合わせたトークナイザ、単語分割に関連したポエム - yasuhisa's blog
ポエムを適当に書きます。2本立て。週末のノリなので、適当です。 Sentencepieceの紹介記事を読んだ 文書分類でneologdとmecabを比較した まとめ Sentencepieceの紹介記事を読んだ ニューラル言語処理向けトークナイザのSentencepieceについて書かれた紹介記事を読みました。 自分用の要約すると ニューラル言語処理では語彙数が大きくなると扱いにくい 単語をサブワードに分割できるものは分割して、語彙数を制限する(数千から数万)方法がよく使われる 尤度を最大にするエントロピー圧縮の一部と見なせる スペースもメタ文字に置き換えて生文を食わせることにより、detokenizeが言語によらず簡単になる 翻訳等のタスクで助かる! こういうのが必要なくなる 単語分割されたものからさらに分割するわけではなく、生文からやるために計算量オーダーの削減が行なわれている 従来の
NLP2017の論文を読みました - yasuhisa's blog
NLP2017の論文を読んだので、面白かった論文を中心に読んだメモを残しておきます。もう一月ほど前になるので、大分昔な感じがしますが…。 参考リンク集 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) プログラム PDFの入手等はこちらから Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017 – ACL 2017 言語処理学会で発表されていたいくつかの論文もACLに採択されたものがありそうです。めでたい NLP2017 大会賞＆言語資源賞 - きょおいくにっき 言語処理学会に参加した - skozawa’s blog D4-1 ニュース制作に役立つtweetの自動抽出手法 ○宮﨑太郎 (NHK), 鳥海心 (都市大), 武井友香, 山田一郎, 後藤淳 (NHK) ニュース取材に役立つ情報をソーシャルメディアから抽出する
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