クイズ王たちを凌駕する早押しクイズAIはこう作る～PyData.Tokyo Meetup #18イベントレポート
国際学会で早押しクイズAIコンペティションが併催された。ここで優勝したAIについて、Studio Ousia CTO 山田育矢氏がどのような仕組みになっているか解説した。質問文からどのように解答候補を編み出し、何をチェックし、最終的に回答すると判断するまで4つのコンポーネントを組み合わせている。 AIに勝ち、人間のクイズ王にも勝った早押しクイズAIの実力 データサイエンティストが集うコミュニティ「PyData」ではデータ分析に関わるユーザーや開発者たちがツールやアイデアを共有している。コミュニティは世界各地に広がっており、日本では東京、大阪、札幌、沖縄の4か所。定期的に勉強会を開催しており、毎回著名なデータサイエンティストやデータ分析の専門家が登壇している。 4月25日には東京版コミュニティとなる「PyData.Tokyo」が18回目のミートアップを開催した。テーマは「データ分析コンペティ
NIPS2013読み会を開催しました - Preferred Networks Research & Development
もう花粉飛んでるらしいですね。比戸です。 昨年開いたICML2013読み会に続き、NIPS2013の論文を紹介する会を開きました。平日夜にも関わらず60名以上の申し込み、50名以上の参加があり、改めて機械学習への興味の高さを裏付けるものとなりました。会場提供にご協力頂いた東大の武田朗子先生、中川裕志先生、および発表者の皆さんありがとうございました。 ここで特筆したいのが、@mooopanさんが選んだ”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning“です。 話題のDeep Neural Networkと強化学習を組み合わせて、テレビゲームで人間にも勝ったという、この日唯一のワークショップ論文紹介だったのですが、なんと著者の所属するDeepMind TechnologiesがGoogleに500億円以上で買収されたというニュースが3日前飛び込んでき
NIPS2013読み会でword2vec論文の紹介をしました
先週、 @sla さん主催のNIPS2013読み会で、word2vec論文（正確には続報）の紹介をしました。 ちょっと解説を書きます。 このところの深層学習ブームは自然言語処理にも来ていて、それらのウチの1つと言われています（が、全然deepっぽさはない）。 最初のモチベーションがどういうところにあったかというのは、ちょっと色々だと思いますが（おそらく最初は言語モデルにおける低頻度語の確率をウマイことモデル化・推定したかったんではないかな）、何はともあれ単語の意味的なあるいは統語的な振る舞いをベクトル表現で表すという研究が流行っております。 ベクトル表現というのは、1つの単語wに対して、その単語を「表現」するようなベクトル v(w) を作ります。 そんなこといわれても、作れば？ということなんですが、できたベクトルに対して何かしら「都合のいい」性質ができることが真の目標です。 「都合のいい」
機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
NIPS stuff...
my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) NIPS is over as of last night. Overall I thought the program was strong (though I think someone, somewhere, is trying to convince me I need to do deep learning -- or at least that was the topic d'jour... or I guess d'an? this time). I wa
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