機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎：異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場（vimeo + sli.do） 登壇者：松井 孝太 氏（名古屋大学） 概要：転移学習とは、解きたいタスクに対して、それと異なるが似ている他のタスクからの知識（データ、特徴、モデルなど）を利用するための方法を与える機械学習のフレームワークです。深層モデルの学習方法として広く普及している事前学習モデルの利用は、この広義の転移学習の一つの実現形態とみなせます。本発表では、まず何をいつ転移するのか (what/when to transfer) といった転移学習の基本概念と定式化を説明し、具体的な転移学習の主要なアプローチとしてドメイン適応、メタ学習について解説します。
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012で行われた「ビジネスで生きる機械学習技術」セッションの招待講演資料です。 http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2012/program/data/html/event/event_A-7.html 【講演概要】 世の中で得られる知見の多くは、何らかの観測対象の時間変化や、観測対象グループにおける珍しい個体の出現を捉えたものと考えることができます。特に急速な変化や異常な個体の検出するための異常検知技術は、ビジネスにおけるデータ収集・蓄積インフラの浸透とともに応用が広がっています。従来は、蓄積されたデータを目で見て確認する、閾値を設けてアラートを出す、あるいは経験に基づいて異常パターンをルール化する、などのアプローチが主流でした。しかしながら、収集できるデータの変数と量が飛躍的に増大する中で、比較的単純かつ過去に起きた異常のみ扱えるルールベース手
機械学習と自然言語処理とビッグデータ - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
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