はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
Ruby でやってみる『機械学習 はじめよう第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう』メモ - 牌語備忘録 -pygo
若干リファクタ naivebayes.rb: 2014-06-30 (ruby2.1) 元ネタは Python 実装 第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 理論 第2回 確率の初歩：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 やること ナイーブベイズアルゴリズムを利用してテキストを読み込み、学習し、自動でカテゴリ分類する。 文章を形態素に分割する morphological.rb Yahoo!デベロッパーズネットワークの日本語形態素解析を利用する。 （nokogiri はインストール済で） require 'open-uri' require "nokogiri" APPID = 'Yahoo!デベロッパーズネットワークのアプリケーションIDを入力して下さい' REQUEST_URL = "http://jlp.ya
SVMについて
SVMについて自分なりにまとめて，授業でプレゼンしたもの．時間的に間に合わなかったりして内容が不完全だったりするけども，読めば線形SVMの実装ぐらいはできるかも．独学なので間違いがある可能性も．Read less
ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ
対象とする人 ディープラーニングすごい！ ←聞き飽きた チュートリアルあるよ！ ←ふわっとしすぎて具体的なところが分からん こういう論文あるよ！ ←読めるわけないだろ そういう人向け。（たぶん学部四年程度向け） ニューラルネット初学者が、書ききるまで怪しいところ満載でも突っ走ります。 ニューラルネット（この記事） →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） までやる。 太線以外は読み飛ばしてOK 本文中では怖い式は使わない。（Appendixに書
集合とかベクトルの類似度の計算のメモ - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Pythonで実装する類似度計算 - Screaming Loud #1283. 共起性の計算法 ↑この辺りの記事を見て、集合とかベクトルの類似度の計算の記事を下書きのまま放置していたことを思い出したので書き上げた。 類似度の計算のコードを書いたのでそれを載せるだけにしようかと思ったのですが、知っている人にしか伝わりそうにないので自然言語処理でよく使う話の概要だけでも書いときます。 導入 自然言語処理の分野では単語の意味を比較するときに、ある単語の周り(文脈)に出てきた単語のベクトル(文脈ベクトル)の類似度を計算することがある。 これは「ある単語の意味はその周囲に出現する単語によって特徴づけられている」という仮説に基づいていて、文脈ベクトルが似ていれば似たような意味、似たような状況で使われる単語が多いということが言えるからである。 Distributional semantics - Wi
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
みかん栽培に機械学習技術、住友精密がPFIのJubatusを採用
写真●住友精密工業が機械学習技術の実証実験を行っている、大分県の農家でのみかん栽培の様子。同社製のセンサーネットワーク機器「neoMOTE」を用いている。 センサーネットワーク事業を手掛ける住友精密工業は、同社の農業向けセンサーネットワークサービスの実証実験に、Preferred Infrastructure（PFI）の機械学習エンジン「Jubatus」を採用した（PFIによる発表資料）。設備の異常検知や最適制御などに用いる。 実証実験では、大分県の農家と協業し、みかん栽培のビニールハウスの温度管理や空調設備の異常検知にJubatusの適用を試行している（写真）。現在はセンサーで取得したデータに対し、オフラインで学習エンジンを適用しているが、今後、実活用することを狙う。 最初に試行しているのは、空調設備の異常検知である。一般にハウスみかんの栽培では、みかんの成長ステージに合わせて農家が1～
Jubatusが目指すインテリジェンス基盤
5. メンバーの特徵： 各分野で尖った⼈人材を集めています l 正社員26⼈人中22⼈人がエンジニア/研究者 l ⾃自然⾔言語処理理/機械学習/計算量量理理論論/データマイニングの博⼠士 l Ex-‐‑‒ Sony IBM基礎研 Yahoo! Sun アクセンチュア mixi GREE l IPA未踏プロジェクト採択者 5名 l ICPC世界⼤大会⽇日本代表7名、ICFPコンテスト優勝者 l TopCoder RedCoder 3名 (⽇日本⼈人25名) l コミュニティ活動や著書・訳書 l ⽇日本Hadoopユーザー会⽴立立ち上げ, ⾃自然⾔言語処理理若若⼿手の会委員⻑⾧長 l Hadoop本、⽇日本語⼊入⼒力力本, Haskell本, ⾼高速⽂文字列列解析本 l 各種表彰 l 東⼤大総⻑⾧長賞、京⼤大総⻑⾧長賞、未
Mahoutで体感する機械学習の実践 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
機械学習の基礎、パーセプトロンをRubyで作って学んだ - 働かないプログラマのメモ帳
機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 を読んでRubyで書いてみました。 以下ソースコード module MachineLearning class Perceptron attr_reader :w def initialize w={} @w = w end def predict vector_x vector_x.reduce(0) do |y, v| k, x = v (w[k]) ? y + (w[k]*x) : y end end def train vector_x, t y = predict(vector_x) return unless (y*t) < 0 vector_x.each do |k, x| w[k] += t * x end end end end # 訓練データ # 暖色 => 1 # 寒色 => -1 trai
機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei
機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 そこで早速パーセプトロンを作ってみよう！というのが本記事の意図するところ。自分で実装できるとモチベーションが維持しやすいので、詳しく理論を学ぶ前にまずは作ってみようという考え。ちなみに実装にはperlを用いた。 参考: これからはじめる人のための機械学
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
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Non-negative Matrix Factorization（非負値行列因子分解） - あらびき日記
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9