第7回 討論会資料 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 討論会「データ分析からうまれる、広がる研究と交友の輪」 「データに関わる人たちのすれちがい」神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 発表資料のダウンロード 手法を作る人の間のすれちがい 機械学習（有用性）統計（妥当性）データベース（効率性）をそれぞれ重視 実用的なデータ解析にはどれも重要な要素なので，あまり一つの要因にはこだわりすぎない 手法を作る人と使う人のすれちがい データ分析のときに何を重視するか？ 作る人：分析手法に思い入れがあるので，解析手法が正しく使われ，結果が妥当であることを重視 使う人：データに思い入れがあるので，データから期待した結果がでることを重視 データ分析はデータのモデリング次第で結果が変わる 「あるモデルという見方の下では，こういうことがいえる」ということしか帰納的にはいえない 作る人：そん
最近の強化学習事情 | とうごろぐ
Twitterで「最近の強化学習事情はどうでしょうか？」と聞かれたので，調べてみました． ICML 2009 機械学習国際会議（International Conference on Machine Learning） http://www.cs.mcgill.ca/~icml2009/ 強化学習に最も関係が強い国際会議です． 今年は6月14日から18日までモントリオールで開かれます． 今年は強化学習に関するセッションが3つあります． （昨年は6つもありました．） 1C - Exploration in Reinforcement Learning The Adaptive k-Meteorologists Problem and Its Application to Structure Learning and Feature Selection in Reinforcement Lea
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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ACML 2009 - The 1st Asian Conference on Machine Learning
