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研究に関するysibataのブックマーク (17)

  • Opinion:君はベイジアン・ネットワークを知っているか?(7/9) - @IT

    多摩川がタマちゃん騒動で盛り上がっていた2002年9月1日、「ベイジアンネットセミナーBN2002」という研究会が東京一ツ橋の学術総合センターで開かれていた。 ベイジアン・ネットワーク(Bayesian Network)とは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法で、知能情報システム構築の有力な手段になっている。「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学(知能の仕組みや働きなどを解明する科学)、機械学習(経験や学習によって自身が進化するような機械システム)、データ・マイニング(膨大な量のデータの中から特徴や「意味」などを見つけ出す技術。マイニング【mining】とは山から資源などを掘り出す、採鉱/採掘という意味)、ロボティクス(ロボット工学)、ゲノム解析などに応用が広がっている。このセミナーは、産業総合技術研究所(元電子技術総合研究所、経済産業省傘下)が中心にな

  • 文節をどう区切るか

    日本語入力プログラムの歴史は、入力の効率を求める歴史でした。初めは「これはペンです」という文章を入力するにも、「これは」で一度変換し「ペンです」でまた変換する方式(単文節変換)や、「これは」と「ぺんです」の間に文節を区切る指示を与える方式をとっていました。やがて、単文節変換や文節ごとに区切り記号を入れる方式から、自動的に文節を区切る連文節変換(複文節変換?)へと進化し、さらには文脈に応じて適切な語を選ぶ用例変換、AI変換が花開き、日本語入力は簡単で効率的になっていきました。 このページは、文節を区切る方法について、現行の日本語入力プログラムでよく使われる方式を解説します。用例変換、AI変換は別項にて解説します。 目次 n文節最長一致法 うしろ向きn文節評価最大法 接続コスト最小法 参考文献・資料 n文節最長一致法 採用している日本語入力プログラム:ATOK、EGBRIDGE、VJEなど。

  • 話下手・アガリ症でも聞く人に楽しんでもらえるプレゼンを作るテクニックと心構え - ミームの死骸を待ちながら

    原因は意伝子か遺伝子か、親父から譲り受けた圧倒的寡黙さは23年生きてなお健在である*1。リアルで僕に会った人からは総頷きが得られると思うのだが、僕はあまり口が達者な方ではない。 そんなわけで昔っからペラペラ喋る人間ではないのだけど、(業の研究以外で)プレゼンする機会が不思議と多い。なんとか場をもたせないといけない。いや、できることなら「聞いて良かった」と思ってもらえるプレゼンにしたい。そんなことを考えて自分なりにいろいろと試行錯誤してきた。失敗もあったし、わりと好評だった時もあった。 というわけで、 プレゼンが苦手 というか人前で喋るのが苦手 緊張してろくなプレゼンできた試しがない という人のために、今まで僕がプレゼンを重ねて来た中から得た、考え方とか基的なテクニックのようなものを、ゆるゆると示してみたい。 こんてんつ 高橋メソッドを使う 高橋メソッドが使えないフォーマルなプレゼンはど

    話下手・アガリ症でも聞く人に楽しんでもらえるプレゼンを作るテクニックと心構え - ミームの死骸を待ちながら
  • 研究者志望の人は読んでおきたい 大学院入試に役立つエントリー集 - はてなニュース

    梅雨も終わりに近づき、大学院入試に向けて準備を始める研究者志望の学生が増えてくる時期ではないでしょうか。「学部でちゃんと勉強していれば、別に院試の対策なんて大げさに考える必要ないよ」という考えの人が多いと思いますが、落ちてしまっては元も子もありません。この辺で、ちょっと気を引き締めるためにも、簡単に院試対策エントリーを眺めてみてはどうでしょうか。 研究室選び 大学院を探すなら|リクルート大学&大学院.net 大学院入試を受けるためにはもちろん研究室を選ぶ必要があるのですが、インターネット上には、研究室選びで失敗してしまった人による生々しい体験談や、決して良い研究環境とは言えないブラック企業ならぬ「ブラック研究室」の惨状についての報告がいくつも転がっています。 大学院教育 その恐るべき実態 ブラック研究室| Power2ch ですから、自分の志向性や研究室の業績だけでなく、指導教官の人格や自

    研究者志望の人は読んでおきたい 大学院入試に役立つエントリー集 - はてなニュース
  • マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。

    そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか?全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ?コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った! 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。(素晴らしい情報に感謝です!) MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ

    マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。
  • Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure

    画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。

    Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
  • 感染病態分野プレゼン12箇条 - 微生物病研究所 感染病態分野

    感染病態分野プレゼン12箇条 第一条、 番の一週間前までに原稿はいったん通しで作成してしまおう! 第二条、 何度も通しで口に出して練習しよう! 第三条、 ほかのヒトに聞いてもらおう!そしてどんな感想でも謙虚に耳をかたむけよう! 第四条、 頭を働かせなくても口が勝手に動くまで練習しよう! 第五条、 練習すればいったん上手になるが、その時点からさらに練習し、少し下手に なるぐらいまで練習しよう! 第六条、 プレゼン下手なヒトほど練習時間短い! 第七条、 プレゼンの練習は聞き手への誠意! 発表に向けて努力・練習・準備した演者の誠意は必ず聞き手に伝わります。 たとえどんな流暢な演者でも準備してこなかったプレゼンは鼻につきます。 第八条、 時間を守る! 短いのは大歓迎!時間オーバーしたら二度と呼んでもらえません! 第九条、 入れるかどうか迷った時は、そのスライドは抜こう! 第十条、 前をみてプレゼ

  • ブログやメールの文章力をアップ! 執筆に役立つページ3つ - はてなブックマークニュース

    ブログやメールなどで文章を書く機会が増えている昨今、「もっと上手な文章を書きたい!」と願う人が多くいるようです。そこで、はてなブックマークで話題になった文章術に関する記事を「執筆」「推敲」「校正」に分けてご紹介します。 1.執筆 How to write Japanese precisely この記事では、「伝えたいこと」があることを「文章を書くための最低条件」とし、文章にとって最も大切なことは「正確さ」であると書かれています。そして、「1.伝えたいこと/あふれる思い」「2.正確さ/曖昧さの排除」「3.豊かさ/軽やかさ」「4.バランス感覚/素直さ」「5.内容の構成」「6.思いきり/吟味する」が順に解説されます。技術者の方によって書かれているためか、非常に論理的に解説されていて、分かりやすくまとまっています。 2.推敲 あなたの文章を(ほんの少し)綺麗に見せる九つのテクニック。 - Some

    ブログやメールの文章力をアップ! 執筆に役立つページ3つ - はてなブックマークニュース
  • http://arekore.nobody.jp/bestbooks.html

    はじめに 巨大な対象の全貌を見通すには、対象から距離を取らなければならない。21世紀になってからの7年という期間は、20世紀という巨大な対象の全貌が姿を現すのに十分な時間であったかどうかは分からないが、20世紀にはどのような著作が出版されたのかを纏めてみようと私が思い立ったのは、著作の被引用数、すなわち任意の著作が他の著作にどれだけ引用されているかが、Google Scholarを用いて調べられることが分かったからである。この小論の目的は、被引用数という指標を用いて、20世紀の文系学術書のランキングを作ることである。以下には、「文系学術書」という限定が必要であった理由を記そう。 ある著作の被引用数という指標は、その著作が学術の世界でどれだけ影響力があったかを客観的に知る手がかりになる。被引用数という指標は、引用し、引用される著作のネットワークの中で、任意の著作がどのようなポジションにいる

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  • 白地図、世界地図、日本地図が無料【白地図専門店】

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  • クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ

    集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法(K平均法)の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると1ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって1ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ

  • 卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ

    大学1年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい(ハート)」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ

  • なかの人から見た大学と大学院がクソな理由

    http://blog.riywo.com/2009/02/27/120733 を読んで、なかの人から見て考えたことをまとめてみます。 ちなみに私は地方国立大学の複合領域系(文系とも理系ともどちらとも言いにくい)の准教授です。今年は卒修論それぞれ数ずつ指導しました。 学問という産業退学届けを提出されたriywoさんお疲れ様。 一応の大学人としては退学なさったのは残念とも思いますが、むしろ他の学生と違う選択を積極的に行ったその勇気に敬意を表したいと思います。(余談ですが、お金払って来ているのに、教授会で承認されないと退学できない仕組みってヘンですよね。893や新興宗教じゃあるまいし。) 上記エントリに関連してコメントさせていただくと、大学人としては、大学が「学問」の府であるというのは絶対に譲りたくない主張です。しかし、その一方でほとんどの大学の目標の1つに、高度な職業人を輩出することが上げ

    なかの人から見た大学と大学院がクソな理由
  • 大学院の教授がクソだと言われる一つの理由

    価値の判断基準が自分の外にある人間は表現者になれない - 発声練習 http://d.hatena.ne.jp/next49/20090222/p2 たいていの大学の先生は似たようなこと思って学生に接してるはず。でも、はじめから自分で物事考えられる人なんていないんですよ。大学でもたぶん卒論書く直前までは、勉強ってのは基的に自分で考えるんじゃなくて答えを出すことなわけで、自分でものを考えることなんてやったことない。テストで悪い点数をとることはあったけど、答えを出すまでやり直しになったことがある訳じゃなくて、あー、今回は成績悪かったね。次は正しい答えを出せるようにがんばる、で終了なんですよ。レポートも同じ。少なくとも私はそうだった。だからこんなこと言われても困る。 だから、自分の主張をとりあえず述べて、相手の反論が正しいと思えてから自分は間違っていたと考えれば良いんだよ。 とか言われても、も

    大学院の教授がクソだと言われる一つの理由
  • いまどきの学部学生をクソだと思う一つの理由 - あらきけいすけの雑記帳

    でも、はじめから自分で物事考えられる人なんていないんですよ。 http://anond.hatelabo.jp/20090223034908↑このひとことに釣られました この増田氏はこのエントリを読む限り博士課程まで経験しておられるので、ポジショントーク的に学部学生を擁護する立場をとっておられる。そして増田氏と id:next49 氏の意見の間に「研究分野 discipline」の差による、意見の温度差のようなものも感じる。…のだが、増田氏がこのように学部学生を擁護する態度を採るときに、どうしても「プロセスの軽視」が擁護する側の考え方の態度に入ってきているように思えてならないのだ。 言い換えると、大学での「当の学問(というか当に教えたいこと)」の事を考えると、「答えを手に入れることはさして重要ではない、行き当たりばったりの中から、自力で秩序を見つけ出していくための知的能力を成長させるこ

    いまどきの学部学生をクソだと思う一つの理由 - あらきけいすけの雑記帳
  • 卒論の基本的な構成 - Ryoの開発日記 Neo!

    先日まで卒論に苦しめられていたRyoです。 卒論での苦しみを無駄にしないためにも、学んだことをエントリにまとめておきます。 まぁ、要は先輩とかに言われた事のメモ書きですね。 以下の内容は、情報系でかつ、システムの開発をしましたというような論文の場合です。他の分野の場合や、研究の進め方が開発などでない場合は参考にならないかもしれません。 また、当然のことながらこれは一つの例で、ベストではないです。他にもいろんな書き方はあると思います。 以下の説明では僕が指導を受けて、知らなかったなーと思った事について主に書いてあります。なので「何を書かないといけない」かなどについて詳細に説明するとか、エッセンスを網羅するようなことはしません。 あくまでメモ書きです。「xxxについて書かないなんてバカじゃないの」とか突っ込まれても無視します。 序論 論文全体の概要を書く。 背景(問題やそれに対する先行研究も簡

    卒論の基本的な構成 - Ryoの開発日記 Neo!
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