プログラマのための文書推薦入門 (社内勉強会の発表資料) - y_uti のブログ
勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
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