米スタンフォード大が機械学習と人工知能に続き，自然言語処理と確率モデルの講義を一般公開 - nokunoの日記
表題の通り，米スタンフォード大が自然言語処理と確率モデルの講義のオンライン公開を始めるようです．Natural Language ProcessingProbabilistic Graphical ModelsNLPを担当するManning先生は，この分野では知らぬものはいない教科書「Foundation of Statistical Natural Language Processing」の著者でもあります．これは必見ですね． なお，以前から公開されていて既に講義や課題が始まっている機械学習と人工知能の講義はこちら．Machine LearningIntro to AI - Introduction to Artificial Intelligence - Oct-Dec 2011 スタンフォード大学のオンライン講義 - nokunoの日記ツイートする
形態素解析の過去・現在・未来
2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l unno/no/uno l 研究開発部⾨門 リサーチャー l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l 職歴 l 2008/4~2011/3 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京 基礎研究所 l 2011/4~ 現職 2 3. 今⽇日の発表の⽬目的 l 形態素解析器の中で何が⾏行行われているか l コスト最⼩小化, HMM, MEMM, CRF etc. , l JUMAN, Chasen, MeCab, etc. l ・・・だけだとよくあるので、最新の⼿手法と過 去の⼿手法をまとめる l 現在の問題点に関してもまとめる 3
MIT 6.863J/9.611J Natural Language Processing - Home
Staff Prof. Robert C. Berwick berwick@csail.mit.edu 32-D728, x3-8918 Office hours: Th 2-3 Course Support Lynne Dell lynne@mit.edu 32-D724, 617-324-1543 TA: Igor Malioutov igorm@mit.edu 32D-740 Office hrs: Fri 10-12pm Course Time & Place Lectures: M, W 3-4:30 PM Room: 4-145, map Level & Prerequisites Undergrad/Graduate; 6.034 or permission of instructor Policies Textbooks & readings Grading marks
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
Schedule and Syllabus Unless otherwise specified the course lectures and meeting times are: Tuesday, Thursday 4:30-5:50 Location: NVIDIA Auditorium
東京大学 講義 UT OpenCourseWare
東京大学の講義や公開講座の映像・音声をポッドキャストでもお楽しみいただけます。東京大学が誇る「世界の叡智」をいつでも、どこでも、より多くの方々に体験していただきたいと考えています。 MIMA Search とは、UT OCW、MIT OCWに公開されている各授業のシラバスの関係を構造的に見ることができる検索システムです。MIMA Searchは、シラバスに含まれている各種の情報をもとに、検索結果を「点」と「線」でネットワーク表現します。
統計的機械学習入門
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
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