業界に特化した新しい AI ツールでヘルスケアの生産性を改善 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 11 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 COVID-19（新型コロナウイルス感染症）によって最前線の医療従事者の勇敢な奮闘が注目を集めました。しかし、医療データの管理と非構造化デジタル テキストの解釈に関する課題も浮き彫りになりました。医療従事者にとって、医療文書のレビューと作成のプロセスは非常に手間がかかる作業です。また、医療文書に固有の要件を支援するインテリジェントで使いやすいツールが存在しないため、データ収集のエラー、診療の質の低下、医師の疲弊を招きます。 本日は、こうした問題に役立つように設計されたフルマネージド AI ツールのスイートである、Healthcare Natural Language API と AutoML Entity Extraction for Healthcare を公開プレ
Learnability can be undecidable - Nature Machine Intelligence
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Machine Learning | Google for Developers
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
Introducing Tensorflow Ruby API
TensorFlow is an extraordinary open source software library for numerical computation using data flow graphs. It was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google’s Machine Intelligence research organisation for the purpose of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide
FACTORIE: Home
Inference The basic use of a graphical model is to perform inference: making predictions about the values of unobserved variables, conditioned on the values of observed variables and the parameters. FACTORIE has implementations of many common inference algorithms based on both belief propagation and MCMC. Tutorial » Learning Through a modular specification of inference, optimization, and learning
Latent Dirichlet Allocation(LDA)を用いたニュース記事の分類 | SmartNews開発者ブログ
株式会社ゴクロの中路です。 以前のベイズ分類をベースにしたSmartNewsのチャンネル判定で触れたように、SmartNewsで配信する記事を「スポーツ」「エンタメ」「コラム」のようなチャンネルに分類しているのは、人ではなく機械です。そのアルゴリズムとして前回ご紹介したのは「ナイーブベイズ分類器」ですが、記事の分類を行う手法は、他にも様々なものがあります。その中で今回はLatent Dirichlet Allocation(以下LDA)について、先日東京大学の博士課程の皆さんと、社内で合同勉強会を行った際に作成した資料をベースにご紹介します。 LDAでできることの例 前回ご紹介したナイーブベイズ分類器を構築する際には、すでにトピックのラベルが付けられた文章を、学習データとして用意する必要がありました。 一方、LDAの場合は、 東京でサッカー大会が開催された。xx選手のゴールが圧巻であった。
JavaCVで機械学習する
OpenCV には機械学習の実装がいくつか（単純ベイズ、k 近傍、SVM、決定木…）用意されていて、画像処理に限らず汎用目的で便利に使うことができます。実装ごとにクラス化されていて、学習(train)→ 予想(predict)という似たようなメソッドが用意されているため、学習結果がイマイチなら他に切り替える、ということも比較的簡単にできるようです。 この便利な機能は、Java 版ラッパーである JavaCV にもポーティングされています。そこで、とりあえず 5 次元ベクトル群を 2 つのクラスに分類するコードを書いてみました。下の画像では、5 次元中 2 次元を可視化しています。他のパラメタで実行してみた画面キャプチャやコード全体は記事末尾にあります。JavaCV のインストールなどに関しては前の記事「OpenCV を Java から使う」をどうぞ。 準備 // Parameters fo
試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品
JavaScriptによるパーセプトロン/Passive-Aggressive体験デモ - シリコンの谷のゾンビ
前回k-NNデモを作った後に「これパーセプトロンも同じようにデモ作れるんじゃね?」と思ったので実装してみた．今度はクリックでデータ点を追加できるようにしたり，サンプル選択方法を可変にしたり，PAの更新の様子を可視化すると面白いかもと思って後からPAも追加してみた． パーセプトロンは誤分類するサンプルを正しく分類するように超平面を更新する線形識別器で，Passive-Aggressive (PA) は損失を発生させるサンプルに対して損失が0になり，重みベクトルの変化量が最小になるように超平面を更新するアルゴリズム． オンライン学習についてざっくりした俯瞰は以下の資料などをご参照． TokyoNLP#5で「パーセプトロンで楽しい仲間がぽぽぽぽ〜ん」を発表しました というわけでk-NNと同じように公開． Perceptron/PA Demo ver.1.0 使い方 Update onceボタンで
JavaScriptによるk-Nearest Neighbor体験デモ - シリコンの谷のゾンビ
研究室の後輩向けに機械学習実装レクチャのようなものをやってみたのだけれど，知識ゼロの学生を対象にした場合にはk-NN (特に1-NN) から始めるのがよかろうと思ってそこから解説してみた*1．実装もとても簡単． なおk最近傍法とか呼ばれたりもするk-NNは，入力されたデータ点のk個の近傍のラベルによって分類するという方法． 帰宅してから，これcanvasを使えばブラウザから利用できるデモできるんじゃね? ということを思いついてさっそく実装．せっかくだから正規分布からデータ生成するロジックも追加してみた．k-NNとか機械学習とかわからない人たちにイメージをつけるのに役に立つかもしれないので公開．ご自由にお試しください*2． k-Nearest Neighbor Demo ver.1.0 k-NNくらい簡単だと静止した図の説明で大体事足りるのだけれど，動くデモがあった方が眠くならないだろうし．
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
Jubatus : Distributed Online Machine Learning Framework¶
Jubatus English Japanese
GitHub - parthatalukdar/junto: This toolkit consists of implementations of various graph-based semi-supervised learning (SSL) algorithms. Currently, three algorithms are implemented: Gaussian Random Fields (GRF), Adsorption, and Modified Adsorption (MAD).
---------------------------------------------------------- The Junto Label Propagation Toolkit Author: Partha Pratim Talukdar (partha@talukdar.net) Contributors: Jason Baldridge (jbaldrid@mail.utexas.edu) ---------------------------------------------------------- Introduction ============ This package provides an implementation of the Adsorption and Modified Adsorption (MAD) algorithms described i
空間木を利用した関連事例の抽出技術 - Preferred Networks Research & Development
はじめまして伊藤です。１月から PFI で働いてます。 今回は関連事例の抽出技術についてお話しします。関連事例の抽出は推薦（レコメンド）サービス等で利用される技術です。ここで事例は扱う対象によって異なります。対象が文書集合であれば、事例は文書を表しますし、E-コマースサービスのログデータであれば、サービスを利用するユーザを表します。 関連事例の抽出技術はデータマイニング分野を含め多くの分野で盛んに研究がなされていて、関連文献をリストアップするだけでも大変です。私は学生時代からずっと推薦技術に関する研究をしてきたのですが、卒業後もその年々の重要そうな（自分が興味が持てる）論文を選んで勉強してます。では推薦関係で調査しておくべき会議とはどのようなものがあるでしょうか。私の場合以下の会議で受理された論文をチェックしています（他におすすめがあれば、お知らせいただけると幸いです）。 データベース分野
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GitHub - guess-js/guess: 🔮 Libraries & tools for enabling Machine Learning driven user-experiences on the web
栗田多喜夫「サポートベクターマシン入門」（PDF）
Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.
YouTube｜bigdataproject311
Recommending Friends With MapReduce and Python
ノンパラメトリックベイズ入門 〜ベイジアン HMM の実装まで〜