日本語で読める自然言語処理のチュートリアルスライドまとめ
先日、自然言語処理の講演などをしていたときに、そもそも私なんかが話すよりも公開されているチュートリアルスライドを集めたほうが有用なんではないかと思い立って、これから自然言語処理を学びたい人や、ちょっと新しい分野を知りたい人向けに、日本語で読めるチュートリアルスライドを分野別にまとめてみました。 主に、学会のチュートリアルや招待講演、それから研究者の方のWebページなどを参照しながら作りました。 自然言語処理全般系の資料や、少し境界的なテーマは入っていません。 また、ぱっと読めるスライドだけにしています。 幾つか手前味噌な資料も載せてます・・。 頑張って集めてみましたが、思ったほど集まりませんでした。 作っていてわかったのですが、意外とスライドを公開している人は少ないようです。 埋もれてしまうのはもったいないですね。 いずれ、英語で読めるスライドを集めてみようと思います。 そっちはそっちで、
Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ - a lonely miner
先日，身内の勉強会(&ラボの勉強会)で，Deep Learningについてお話してきました．これまで興味がなさそうだったのに何故急に？というのはおいておいて． 紹介したのは，Deep Learningの第一人者のひとり， Yoshua Bengio先生自身が執筆された，以下の論文． Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures, arXiv:1206.5533v2, 2012 どうやら書籍の草稿のようで，Bengio先生の長年の研究で得られたさまざまなノウハウ(最近の手法まで)がぎっしり詰め込まれています．すごい． 以前から気にはなりつつも，ちょっと分量が多い(30ページくらいある)ので，なかなか手を出すことができなかったのですが，ようやくヤル気が出てきた
累計1000個以上！パワポ企画書をサクっと作れる無料テンプレ図形まとめ | Find Job ! Startup
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
統計科学のための電子図書システム
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
少しの手間で説得力アップ！意外と使える官公庁の統計データ利用法 : LINE Corporation ディレクターブログ
こんにちは、ウェブサービス本部の鳴海です。 突然ですが、あなたが24歳男性だったとすると、同い年の年男は日本全国で何人いるでしょう？ また36歳男性には、同じく年男の同級生は何人いるでしょうか？ 答えは、24歳男性が64万人、36歳男性が87万人。実は、世代間で20万人以上の差があります。また、今年の年男・年女世代の中で、最も人口の少ない12歳女性（57万人）と最も人口の多い48歳男性（89万人）では1.5倍以上の開きがあります。最近、身の回りに小学生の女の子よりも中年男性の方が多いなと思っていましたが、気のせいではなかったようです。 同級生の人口なんて普段意識することはないですが、仕事をする上ではたまに大事だったりします。いま自分が手がけているサービスのターゲットはどの層で、人口で言えばどのくらいの規模なのか、前後の世代に比べてどのような傾向があるのかなどは感覚的に掴めているといいですね
H24:Introduction to Statistical Topic Models
統計数理研究所 H24年度公開講座 「確率的トピックモデル」サポートページ 講師: 持橋大地 (統数研), 石黒勝彦 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 講義スライド 持橋分 (2013/1/15) [PDF] (12MB) 石黒分 (2013/1/16) [PDF] ソフトウェア UM (Unigram Mixtures) um-0.1.tar.gz DM (Dirichlet Mixtures) dm-0.1.tar.gz, dm-0.2.tar.gz PLSI (Probabilistic Latent Semantic Indexing) plsi-0.03.tar.gz (外部サイト) LDA (Latent Dirichlet Allocation) lda-0.1.tar.gz 参考文献 「私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデ
BIL 722 - Advanced Topics in Computer Vision, Fall 2012
BIL 722 - Advanced Topics in Computer Vision (Fall 2012) Lectures: Thursday 13:30-16:15@D7 Octavio Ocampo's Visions of Quixote (1989) Instructor: Erkut Erdem e-mail: erkut-at-cs.hacettepe.edu.tr Office: 114 Tel: 297 7500 / 149 Office hours: To be announced.. Course Description: This graduate seminar course takes an in-depth look at a wide selection of important topics in computer vision. Throughou
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
精密工学会誌
Learning Deep Architectures for AI （第 3 回 Deep Learning 勉強会資料; 松尾）
CV Tutorial
ドットインストール - 3分動画でマスターする初心者向けプログラミング学習サイト
The University of Auckland - COMPSCI 760 S1 C - Lectures
情報工学は面白い！
CVG @ ETHZ - Lectures
Stanford University CS 223B: Introduction to Computer Vision