Practical Deep Learning for Coders - 人工知能に関する断創録
最近、fast.aiのPractical Deep Learning for CodersというMOOCを受講している。 この講座は 無料 動画形式の講義（1回2時間というボリューム） Jupyter NotebookとKerasを使用 CNN、Finetuning、VGG16、ResNet、RNNなどが実践的な例題を通して学べる 実務家がDeep Learningで自分の問題を解決できることが目標 という特徴がある。講義内容は高度で実践的なものが多い印象。例えば、Lesson1でMNISTと思いきや・・・いきなりKaggleのDogs vs. CatsをVGG16 + Finetuningで解いてKaggleに投稿するところまでが課題になっている。これさえできれば画像認識が必要ないろんな課題に同じ技術を適用できるとのこと。 今はまだPart1しかないが、ForumのなかでPart2の動画
Word２Vec, MeCab, ComeJisyo で病気の症状類似語を出してみた - Qiita
エムスリー（ヘルスケア系）のAdvent Calendar に参加しているので、ヘルスケア系機械学習ネタ ちょっと前に業務とは関係なく、症状類語辞書をつくりたいなーーというときがあった。（結局できてないけど そのときに去年流行った word2vecを使って機械学習で症状の類義語がどれくらい精度よく出てくるかをやってみたのでその話を書く 今回の流れ 医療文書が入ったtextファイルを作成 MeCab へ医療用辞書 ComeJisyo を設定 MeCab で分かち書く word2vec で学習 word2vec を利用 浅い浅い考察と感想 医療文書が入ったtextファイルを作成 今回は精度を比較するために、２つのテキストを用意した。 一つ目は word2vecでは鉄板の大量の単語があるWikipediaのデータから、もう一つは医療系文書のデータを使用した。 1.Wikipediaのテキストファ
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A simple pseudo-labeling implementation in keras
MeCabをUTF-8でインストールしたい。 - Qiita