【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
ディープラーニングで翻訳プログラムを0から作った人がその仕組みを複雑な数式ではなく図で解説するとこうなる - GIGAZINE
テクノロジーが発達することで、専門家でなくてもニューラルネットワークを使って翻訳プログラムを作ることが可能になりました。とは言っても、全く知識がない人にその仕組みを理解するのは難しいもの。そこでライターのSamuel Lynn-Evansさんが自分で情報を調べつつ0から翻訳プログラムを作成し、その時に理解した仕組みを数式を使わずに説明しています。 Found in translation: Building a language translator from scratch with deep learning https://blog.floydhub.com/language-translator/ 言語は非常に複雑で、これまで機械翻訳を行うには何人もの専門家が必要でした。しかし、人工知能(AI)の発達により、もはや専門家でなくても機械翻訳を行うことが可能になりました。これまで専門家
Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation
Neural Machine Translation (NMT) is an end-to-end learning approach for automated translation, with the potential to overcome many of the weaknesses of conventional phrase-based translation systems. Unfortunately, NMT systems are known to be computationally expensive both in training and in translation inference. Also, most NMT systems have difficulty with rare words. These issues have hindered NM
テキストマイニングのための機械学習超入門 一夜目 - あんちべ！
テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。 筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
言語処理のための機械学習入門を読んだ - 射撃しつつ前転 改
言語処理のための機械学習入門という本が出版される、という話はtwitterで知っていたのだが、8月ぐらいに出るのだろうとばかり思っていたら、なんかもう発売されているらしい。Amazonでは早速売り切れていたので、某大学生協の書籍部まで行って購入してきた。おかげで、この週末は280円で過ごすハメになってしまった。 まだざっと眺めただけだが、 ラベルを人手でつけるのに隠れマルコフモデルと言うのは本来はちょっとおかしいんだけどNLPの分野だとそう表現する事が多いよ 対数線形モデルと最大エントロピーモデルは同じものだよ 出力変数の間に依存関係がなければCRFではなく対数線形モデルとか最大エントロピーモデルと表現するべきだよ といった、これまでの教科書にはあまり載っていなかったような事が載っているのはとても良いと感じた。こういった情報は、これまではどこかの大学の研究室で学ぶか、もしくはウェブ上の資料
BLOG::broomie.net: 無料でよめる機械学習・自然言語処理の教科書
夏いですね．最近この手の記事ばかりで大変恐縮ですが，機械学習に関するウェブ上で手に入る無料のテキストが紹介されていたので，共有したいと思います．ほとんどは以前に僕が紹介している(時々更新しています)「機械学習・自然言語処理のリソースリンク集」に入っているのですが，改めて紹介いたします．おそらく，他ブログでも紹介しているようにも思えますが，このサイトの紹介がてら引用させていただこうと思います． MetaOptimize / 最近ちょっと話題になっている「MetaOptimize /」という機械学習のサイトのQ&Aで紹介されていました．まじめに見ていなかったのですが，このサイト非常に有用でおもしろいですね． 特に同サイトの「qa」はかなり有用かと思いました． フリーの機械学習テキスト 話を戻しますと，興味深いQuestionsがたくさんあるのですが，今回注目したのは「Good Freely A
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