stacked generalization - puyokwの日記
[概要] 最近のkaggle のコンペのwinning solution で、stacked generalization がよく使われています。これの元になった論文は、1992 年のWolpert さんによるものです。 triskelion さんのブログKaggle Ensembling Guide | MLWave の中でもこの手法についての説明があります。 様々な学習器を上手く組み合わせて、より精度の良いモデルを作ろうというのが基本的な考え方です。具体的には次の図のような感じです。 level 0 は、元となるデータです。またこの場合における各学習器はgeneralizer と呼ばれています。level 0 のデータにgeneralizer を適用して生成されたデータがlevel 1 のデータとなります。 その後も、同様に名づけられています。 [過去のコンペ] まずは、多層パーセプト
【デブサミ2016】19-E-2レポート 話題の機械学習ライブラリで防犯カメラはここまで進化する！ ～ 画像認識・異常検出×IoTでできること
2015年より、ブームと呼べるほどの注目が集まるディープラーニング。ディープラーニングとは多層構造のニューラルネットワークのことだが、ではニューラルネットワークとは何かと言うと……一般的には「脳の神経回路を模した機械学習のアルゴリズム」だが、その本質や仕組みを理解するのはなかなか難しい。日本オラクル クラウド・テクノロジー事業統括 PaaS事業推進室 PaaS Evangelistの中嶋一樹氏も「多くの方にとって理解し難い領域であるのは事実」としながら、「ただし、ニューラルネットワークを使ってできることは非常に面白く、かつ、より身近になってきている」として、画像認識をはじめとした参加型のデモを実施。こうした機械学習の技術とIoT（Internet of Things）がつながることによって、何が変わるのか、どんなサービスに応用できるのかなど、身近な例を挙げて紹介した。 日本オラクル クラウ
パナソニックの本気！日本発のセキュリティ・システム、「スマ＠ホーム システム」
Iot（インターネット・オブ・シングス：いろいろな電気機器をインターネットにつなげるということ。新しい機能を見いだし、ビッグビジネスに出来るとして注目されている）が日本で言われ始めたのが、今年の初め。 でも、その可能性は、以前から指摘されていました。 HEMS（ヘムス：ホーム・エネルギー・マネージメント・システムのこと）も、その1つです。 名前はどうあれ、今まで、独立していた家電を連携させることですから、立派なIotです。 しかし、最終的にはいろいろなことに使えるとは言うものの、HEMSの動きは正直言って悪いです。 電気の節約ができますと言っても、ピンとこないですし、投資回収の時間も10年レベル。 このことから、小職は、HEMSは中に、エンターティメント性か、よほど便利なことを組み込むことが必要と思っていました。 賛否両論あるものの、エンターティメント性で頑張っているのは、シャープのココロ
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How AlphaGo Works
ツタンカーメン墓：未発見の２部屋、ほぼ確実 - 毎日新聞
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