2018年の目標 - 人工知能に関する断創録
明けましておめでとうございます。ブログ書くの6ヶ月ぶりでずいぶんご無沙汰していますがちゃんと生きています (^^; 2017年の振り返り 2017年はいろいろなことがありました。 3月に運転免許証をゲットしました。そろそろ1年経つので初心者マーク取れそうです(^o^)v 3月に某電機メーカを退職して、4月1日付けで株式会社DeNAに転職しました。機械学習・人工知能の研究開発をしているAIシステム部で働いています。データマイニング+Web@東京を主催している@hamadakoichi さんやコンピュータビジョン研究者の @yu4u さんと同じ部署です。転職活動するまでDeNAについてほとんど知らなかったので自分でも本当に意外です。自分の選択とは言え、人生何が起こるか本当にわかりません。 転職したのは、Deep Learningの可能性の探求に本気で取り組みたいと思ったからです。前職では音声合
15周年記念 - 人工知能に関する断創録
2017年2月21日で人工知能に関するブログ（というか自分のWebサイト）を初めてから15周年を迎えます。基本的に飽きっぽい性格ですが、こんなに続いたのは読んで応援してくださったみなさんのおかげだと思います。ありがとうございます！ ここら辺で15年を振り返ってみるのも面白いんじゃないかと思いインターネットアーカイブを掘り起こしてまとめてみることにしました。個人的な話なのであんまり興味ないかもしれないですけど(^^; /tmp（2002年～） 「全世界に公開できるWebサーバ立てたよ。みんな何か書いてみよう！」みたいな話があって書き始めたのがきっかけです。研究室に配属されたてだったのでこれからやる研究の履歴をまとめていこうかなと思っていました。あと文章を書くのが苦手だったので抵抗をなくそうという趣旨でした。当時はHTMLファイルを書いてFTPでアップロードという時代だったのでとってもシンプル
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
多項式曲線フィッティング - 人工知能に関する断創録
PRMLをよく理解する&復習のために自分でもコーディングしていきます。Rを使っている方がいて（Rでベイズ線形回帰の予測分布）Rでやろうかなぁと思ったのですが慣れているPythonを使うことにしました。Pythonにも数値計算用のSciPyとNumPy、グラフ描画のmatplotlibというRに匹敵するライブラリがそろっています。デフォルトでは入っていないので別途インストールしてください。 まずは、PRML1.1の多項式曲線フィッティングです。いわゆる最小二乗法ってやつですね。観測値xとtの訓練集合から多項式曲線のパラメータwを求めるという課題です。まず、訓練データ集合から作ります。PRMLでは、sin(2πx)の関数値を計算したあとに、ガウス分布に従う小さなランダムノイズを加えて対応するtを作っています。Pythonだと下のような感じかな。 実行すると下のようなグラフが表示されます。PRM
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
人工知能に関して追究したい三つのテーマ - 人工知能に関する断創録
この日記の最初のエントリが2002年2月21日なので、人工知能の勉強を開始してから大体7年経ったことになる。当初は、はてなダイアリーではなく、研究室のサーバを借りて運用していたのを思い出す。今まで人工知能に関係のあるいろんな分野を勉強・調査・研究してきたわけだが、私が人工知能の分野で本当に面白い！追究したい！と思ったテーマは三つある。このブログの多くの人工知能に関するエントリもその三つに分類できると思う。その三つのテーマとは、 連想に基づいたデータ記憶方式 選好を創発するアルゴリズム しろと言われていないことをさせる方法 である。実際、テーマっていうには抽象的すぎるんだけど（笑）こんな抽象的なテーマじゃ卒論は書けないって怒られちゃいますね。まあ、目指したい方向性っていうぐらいかな。 (1) 連想に基づいたデータ記憶方式 連想記憶は想像と創造の源である。この2つは今のコンピュータで実現できな
離散フーリエ変換 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、信号処理の肝とも言える離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform: DFT）を試してみようと思います。ときどき感動するアルゴリズムに出会うけれど、フーリエ変換はその一つです。最初に考え出したフーリエさんはすごい！フーリエ変換を扱った本は参考文献に挙げている何冊かを読んだのですが、理解するのにけっこう苦労しました。ここでも間違ったこと書いていたらコメントもらえると助かります。 前回の正弦波の合成（2011/06/07）で試したように、任意の周期波形はさまざまな周波数を持つ正弦波の合成で表せます。フーリエ変換は各周波数の正弦波がどれくらいの割合で含まれているかを求める技術。ここら辺の定性的な理解は、 フーリエの冒険 今日から使えるフーリエ変換 (今日から使えるシリーズ) の説明が大変わかりやすかったです。ま
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