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2016年1月19日のブックマーク (2件)

  • 第15回 分類問題ことはじめ | gihyo.jp

    前回まで扱っていた回帰問題は、データ点にマッチした関数を見つけるものでしたが、機械学習には他にも様々な問題を解くための手法があります。 今回からはその中の一つ、「⁠分類問題」に入っていきましょう。 分類問題 「分類問題」とは、データをそれぞれカテゴリに分類するもので、機械学習の代表的な使い道の一つです。 例えばメールをスパムと非スパムに分類したり、文中の単語に名詞や動詞などの品詞ラベルを割り振ったり、Webページの内容に応じて「スポーツ」や「政治」などのジャンルに分類したりするのもすべて分類問題と見なすことで、機械学習を使って解くことができるようになります。 「分類」に雰囲気のよく似た言葉として「クラスタリング」というものもありますが、機械学習の分野ではその2つは明確に区別しています。 「分類問題」では、データをどのようなカテゴリーに分けるかは問題を解きたい人が指定します。したがって学習用

    第15回 分類問題ことはじめ | gihyo.jp
    teddy-g
    teddy-g 2016/01/19
    機械学習の入口としてちょうどいい感じの解説。学習のロジックが丁寧に書いてあるのが良い。実装はこうすればいいな、てのもすぐイメージがわく。
  • What's the system architecture of the IBM Watson?

    Answer (1 of 3): See Figure 6 from [1]: Also, Stephen Wolfram provided his take recently in [2]: The Watson authors provide a few more hints on Reddit [3]. Also here's a video with Grady Booch that talks about the system architecture at a high level: https://www.youtube.com/watch?v=E1pMI6JYk...

    What's the system architecture of the IBM Watson?
    teddy-g
    teddy-g 2016/01/19
    Watsonのロジックについて。UIMA-ASとCASがベース。それにDavid GarlanとMary ShawのPipes&Filtersの仕組みを載せている。