勉強欲が強いディレクターの鮫島です。 普段みなさんは知識を得るためにどのような勉強をしていますか？？ 本を読んだり、セミナーに行ったり、Facebookのタイムラインに流れてくる技術系の記事を見たりすることが多いかと思います。 私も大体そうなのですが、最近それ以外にも勉強する方法を模索しています。 その中の1つとして、ちょこちょこ目に付くオンラインの「スライド資料」がとても分かりやすくて、ちょっとした合間に勉強できます。そこで、私が最近見た中でも、見やすくて勉強になったスライドをいくつかご紹介します。 ちなみに、オンラインのスライド資料サービスについては、過去にディレクターの勢古口が「より美しいプレゼン資料を共有しよう。オンラインプレゼンツール7選」でまとめていますので、ご興味あればこちらもご一読ください。 ディレクター向けのスライド資料まとめ IAシンキングによるモバイル再設計 内容 I

はじめに 単語をベクトルや確率分布などの数学的表現で扱いたい場合があったりする。 しかし、「どのようなベクトル・確率分布にすべきか？」などはタスクに依存したりして、自明じゃない。 たくさんあって、派生や新しいものもどんどんでていると思うので、どんなものがあるか調べたかぎりメモ。 One hot表現 各次元が「その単語か否か」を表すベクトルで表現 次元の大きさ＝ボキャブラリ数 例: スカイツリー = (「船」か否か, 「スカイツリー」か否か, ... ) = (0,1,0,...) 素性のどれか1つしか1にならなくてスパースネスの問題がでる 未知語はゼロベクトルになってしまう 文字nグラムによる表現 単語の表層から得られる情報を利用 単語に出現している文字nグラムを利用 カタカナ語とか有効そう 例: スカイツリー = (「スカ」の出現回数, 「カイ」の出現回数, 「イツ」の出現回数, 「アア