私のブックマーク: 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) - 人工知能学会誌
私のブックマーク: 確率密度比に基づく機械学習 (Machine Learning based on Density Ratio) 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 山田 誠 (Makoto Yamada) URL: http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~yamada はじめに パターン認識、ドメイン適応、外れ値検出、変化点検出、次元削減、因果推論等の様々な機械学習の問題が確率密度比(確率密度関数の比)の問題として定式化できることから、近年、確率密度比に基づいた機械学習の研究が機械学習およびデータマイニングの分野において大変注目されている。本ブックマークでは確率密度比の研究開発のための有用なリソースを紹介する。 解説記事等 密度比に基づく機械学習の新たなアプローチ 統計数理, vol.58, no.2, pp.141-15
私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデル)
東京大学 情報基盤センター助教 佐藤 一誠 (Issei Sato) URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~sato/ はじめに 近年、Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルが、機械学習とデータマイニングの境界分野で盛んに研究されています。また、Topic modelは、自然言語処理、画像処理、Web解析など様々な応用分野でも多くの適用例が報告されています。 ここでは、Topic modelの研究に関する情報を紹介します。 国際会議 機械学習およびデータマイニングでは、主に国際会議で最先端の議論がされているため、主要国際会議を把握しておくことが重要です。Topic modelの研究では、主に以下の国際会議が重要視されています。 Neural Information Processing Systems (NIPS) Internati
私のブックマーク: 強化学習
東京大学 総括プロジェクト機構 牧野 貴樹 はじめに 試行錯誤を通じて環境に適応する学習・制御の枠組みである強化学習について、内容は知らなくとも、耳にしたことのある方は多いと思います。ロボットの制御における行動選択の要として、また、神経科学における報酬・学習のシステムを理解するための鍵として、多くの研究がすすめられている分野です。 ここでは、強化学習の研究に関するページやリソースを紹介します。 強化学習入門 強化学習とは? http://sysplan.nams.kyushu-u.ac.jp/gen/edu/RL_intro.html 九州大学の木村 元先生のページです。web 上で強化学習を日本語で勉強したいなら、ここからはじめるといいでしょう。1999年の記事なので、多少古いですが、考え方を理解する入口としては十分な内容です。 Reinforcement Learning: An In
私のブックマーク: テキストマイニング
私のブックマーク テキストマイニング 1.はじめにインターネットやイントラネットにおいて増え続けている膨大な情報の中から有用な知識を発見するテキストマイニングが注目されている．テキストマイニングは情報抽出，テキスト分類，要約などの自然言語処理と情報検索やデータマイニング，機械学習の組み合わせで実現される．すでに人工知能学会においても，本学会誌2001年3月号の特集においてテキストマイニングが取り上げられているので，記憶に新しい読者の方も多いことであろう．本報では，その中の論文のひとつである「テキストマイニング-事例紹介」の付録であるリンク集を中心に，テキストマイニングの研究や活用に有用と思われるWebページを紹介する． 2.理論編テキストマイニングという言葉はよく耳にするが，具体的にどういう技術を指すのかがはっきりしない方には，テキストマイニングに関する解説がWebからも取得できるので参
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人工知能のやさしい説明「What's AI」
