「NaviPlus レコメンド」の自動最適化機能にて使われている「強化学習」って何？
ナビプラス 梅染（@dr4caena）です。 本日、「NaviPlusレコメンド」にて自動最適化機能をリリースしました。折角ですので私からは自動最適化機能にて使われる機械学習の一種である「強化学習」について簡易的に説明をさせていただければと考えております。 ※ 自動最適化機能の説明などは以下のニュース等を参照くださいませ。 ナビプラス、「NaviPlusレコメンド」にAIによる自動最適化機能を追加し提供開始 〜ルミネが「i LUMINE」のおすすめアイテム表示に活用〜 「NaviPlusレコメンド」AI自動最適化機能リリース！ 強化学習とは何ですか？ 普通の機械学習の場合は、教師データ（入力と、その入力に対する正解出力の組）を与えて学習させることによって、未知の入力に対しての出力が正しくなる様に学習させます。 ところが、例えば広告Aと広告Bと、どちらを表示するとクリック率が良いのか、という
人工知能を自社ビジネスに活かすには、「レーズンパン人材」の採用がカギ | 人材採用・育成｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
昨今、人工知能という言葉をよく耳にするようになったが、最新のテクノロジーをビジネスにつなげるためには越えなければならないハードルがある。科学界と経済界双方のニーズを満たし、新たなビジネスを生み出すためにはどうすればよいのか。Recruit Institute of Technology 推進室の室長を務める石山洸氏が語る。連載は全4回を予定。 人工知能ビジネスは 経済界と科学界の中間にある いま、人工知能ほど世の中のお騒がせしているものはない。人類の夢が託されていると言う人もいれば、ブームやバブル、悪魔という悲観的な見方さえもある。人工知能を研究している研究者に聞けば、きっと答えを教えてくれるはずと思うかもしれない。しかし、それぞれの意見が異なり、余計にわからなくなってしまうだろう。 シンギュラリティもわかったようでわからない。「2045年に人工知能が人類の知能を超えるって、あぁ、2000
画像認識の現状認識：ディープラーニングの成功と限界？ 岡谷 貴之 (東北大学), Recorded on 2015/05/26 nl-ipsj on USTREAM. カンファレンス...
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統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 - connpass
powered by NaviPlus 主催 : ナビプラス株式会社 梅染充男（@dr4caena）／講師：ナビプラス株式会社 宮本隆志（@tmiya_） ナビプラス株式会社 宮本隆志（@tmiya_）による講義形式の参加費無料(懇親会は除く)の勉強会となります。 勉強会で作成したスライドや、勉強会の動画は一般公開する予定です。 第1回は2月26日（木）に開催しますが、第2回は3/12(木)、第3回以降は偶数月第2火曜に開催する予定です。 ※2/26(木), 3/12(木), 4/09(木), 6/11(木) ... 勉強会の内容はベリー＆リノフの「データマイニング手法 - 営業、マーケティング、CRMの為の顧客分析」を参考にしつつ、データマイニングに関する統計手法や機械学習手法の入門的内容について話す予定です。また、下記に記したように、Pythonを用いたデータ解析の練習的なことを取り入
2月26日（木）「統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会」開催予定。#spml4dm
梅染（@dr4caena）です。 パターン認識と機械学習勉強会、機械学習に基づく自然言語処理勉強会に引き続き、「統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会」の開催を2月26日（木）に予定しています。 今回は、内容もそうですが、講義形式だけではなくハンズオン形式も検討しており、より実践力が鍛えられると良いなぁと考えています。ハンズオン形式については、時間の都合上大学の授業の様にみっちり丁寧に進めるという事は難しいですので、事前にハンズオン環境を構築していただくなど準備をされると良いと思います。興味があれば是非以下のグループを検討ください。 統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 本勉強会のニュースは、本サイト（NaviPlus Engineers’ Blog）及び、Twitter #spml4dm で主に発信していく予定ですので、興味のある方は是非一緒に勉強しましょう！
バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ - Qiita
はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける
動画「機械学習に基づく自然言語処理勉強会 #05 ※最終回@ナビプラス」を公開しました！
梅染(dr4caena)です。 先週は 機械学習に基づく自然言語処理勉強会 #05 ※最終回 及び懇親会お疲れ様でした。 トピックモデル・・・潜在的ディリクレ配分法（LDA）等の説明や、過去の講義内容の補足がテーマでした。変分ベイズ法やギブスサンプリング等、新しい概念（本勉強会では）が複数登場していますが、モデル及び数式などについては、パターン認識と機械学習入門勉強会 全23回 が参考になりますので、興味があれば見てください。 スライドの公開については少し時間がかかるかもしれませんが、準備が整い次第、3種類位の告知ページで公開しようと考えています。 次回の勉強会は未定ではありますが、機会があればまた是非開催したいと思っておりますのでその際にはよろしくお願いします。参考までに、現時点においてネタとしては、自然言語処理、初歩的数学、データサイエンス、機械学習等を考えています。 NaviPlus
『BrandSafe はてな』のアドベリフィケーションのしくみ
2014-12-16 勉強会発表資料 http://eventdots.jp/event/263388Read less
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「統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 #01@ナビプラス」をyoutubeにて公開しました。
「統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 #02@ナビプラス」の動画を公開しました！
Google機械学習の技術的負債
動画「機械学習に基づく自然言語処理勉強会 #02 @ナビプラス」を公開しました！