適当な仕事をしている注釈者を発見せよ！ - kisa12012の日記
NIPS2011の論文を紹介していくコーナー． 今回対象とする論文は，Ranking annotators for crowdsourced labeling tasks． 概要 本論文は，標本のラベル付を複数人にしてもらう時に，標本をきちんと見ず，適当な注釈を行なっている人を見付け出すためのスコアリングを提案しています． Mechanical Turk等のクラウドソーシングで今後必要になりそうなテーマですね． 本論文では，このような適当な注釈者をスパマーと呼び，スパマーを効率的に見つけ出すためのランキング手法を提案しています． 手法 2クラスの場合と多クラスの場合について議論していますが，今回は2クラスの場合を簡単に紹介します． スパマーはコイン投げと同じようにラベルを選んでいるため，P(注釈者のラベル|真のラベル)が0.5になります．[α,β] 一方で，仕事が出来る注釈者は上の確率が1
ICML2011気になった論文リスト - kisa12012の日記
ICML2011のAccepted paperが公開されています． http://www.icml-2011.org/papers.php 個人的に気になった（あとで読みたい）論文リストを以下にまとめていきます． オンライン学習，多クラス分類問題，スパース化，転移学習系の論文が多めです． Efficient Sparse Modeling with Automatic Feature Grouping (Wenliang Zhong, James Kwok) ノルムとノルムを組み合わせたsparse modeling手法であるOSCARのソルバー提案． 計算量をからに改善． d:特徴次元数 http://www.icml-2011.org/papers/9_icmlpaper.pdf On tracking portfolios with certainty equivalents on
FOBOS解説スライドを作成しました - kisa12012の日記
大学院の専攻全体で行われた輪講で、「L1正則化を導入したOnline学習手法」というタイトルで論文紹介を行ないました。 解説スライド FOBOS View more presentations from Hidekazu Oiwa このスライドを制作するにあたり、中川研究室の皆様には校正・アドバイス等の多大な協力を頂きましたことを、ここで御礼申し上げます。 原論文 "Efficient Online and Batch Learning using Forward Backward Splitting" [J. Duchi, Y. Singer : 2009] 補足 原論文で提案されているアルゴリズム(FOBOS)は、Online学習を用いるとともに、同時に特徴選択も可能にした手法です。 特に今回の解説スライドでは、L1正則化（つまり特徴選択）に話を絞って説明しています。 今回の解説スライ
Gmail優先トレイ論文メモ - kisa12012の日記
元論文 “The Learning Behind Gmail Priority Inbox”, Douglas Aberdeen, Ondrey Pacovsky, Andrew Slater, LCCC : NIPS 2010 Workshop on Learning on Cores, Clusters and Clouds. http://research.google.com/pubs/archive/36955.pdf Gmail Priority InboxにはPAが利用されていると話題になっているので，読んでみました． 簡単にまとめ PA + transfer learning + logistic model ランキング学習では，thresholdが非常に重要な働きを持つ Gmail Priority Inboxはあなたのメール処理の時間を6%短縮してくれます 1.The
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