機械学習
以下の話の続きです、地味に続いています。自分が普段使うツールを改良していくのは楽しいですね。 自分で使ってみて、これは欲しいといったものを追加していってます。社内で紹介したところフィードバックをもらったので、それを踏まえてどうしていきたいか…
みなさん、教師データ作ってますか?! 機械学習のツールも多くなり、データがあれば簡単に機械学習で問題を解ける環境が整ってきました。しかし、データ作成は重要ながらも未だに大変な作業です。最近、私もいくつかのドメインで教師データを作る機会があった…
今年からGo言語に入門していますが、もう少し複雑なものをものを書いてみたいと思ったので、係り受け解析器を書きました。その過程で工夫したこと、苦労したことをまとめます。作ったものはこちら。 一人で作っているプロジェクトですが、100行以下の細かめ…
社内で機械学習の案件があった際に、機械学習の経験者しか担当できないと後々の引き継ぎで問題が起こりがちです。これを防ぐために、機械学習に興味があり、これまで機械学習を経験したことがないエンジニアにも担当できる体制を整えられることが望ましいで…
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。前回はこちら。このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS読み会 Kaggle Tok…
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。前回はこちら。このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。 論文 ブログ/勉強会資料 ビジネス 学会/勉強会 NIPS2016 NL研 coling2…
前回に引き続き、密度比を直接推定するコーナー。時系列の変化検出や多変数の依存関係の崩れを捉える構造変化検知の手法を密度比推定で解く。 変化検知問題とカルバックライブラー密度比推定法 変化検知問題は第9節で取り扱った。ある時点tを含む前後で分布…
前回扱った内容を密度比推定により直接的にかっこよく解く。 やりたいこと 正常であると分かっているデータを元に異常が含まれるかもしれないデータの中から異常な標本を見つけ出す 個々に外れ値検出するのではなく、テストデータ全体の確率分布も考える 全…
前回の復習 前回のChaper 9では「単一の」「時系列データ」に対し、部分空間法を使った変化検出法を見た。 概要はこんな感じであった。 小さいwindow幅でデータを切って、ベクトルデータにする 過去側と現在側の2つに領域に分割 時刻tにおける過去側と現在側…
方向データの異常検知 方向データの異常検知は前回スキップしていたところ。部分空間法による変化検出をするときに方向データに関する知識が必要になったので、戻ってきた。 方向データを扱う際にキーになる分布はフォンミーゼスフィッシャー分布。こんな分…
最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。今回は医療品設計やセキュリティなど、自分があまり知らなかった分野での機械学習適用事例が多く、勉強になるものが多かったです。前回はこちら。 このエントリ忘れてるよというのがありま…
先日、社内で定期的に行なわれているフロントエンド会にお邪魔してきました(podcastが配信されています)。jser.infoというサイトを参照しながら雑談していたのですが、最近のフロントエンドの動向を知るという目的にはこのサイトなかなかよさそうでした。 機…
このエントリはDeep Learning Advent Calendar 2016 5日目のエントリです。EMNLP2016に出ていたHow Transferable are Neural Networks in NLP Applications?を読んだので、それについて書きます。 [1603.06111] How Transferable are Neural Networks in NLP…
異常検知本を最近読み進めていたので、自分が知らなくて新しく勉強になったところのみメモ。 ホテリングの法による異常検知 異常度はマハラノビス距離で与えることができる サンプル数Nが次元数Mより圧倒的に多い場合はは自由度M、スケール因子1のカイ二乗分…
Curriculum Learning(簡単なやつから学習して、難しいのは後のほうがうまく行きそう)の方法をLSTMで試してみた報告っぽい内容。要約は以下の通り。 One-Pass CurriculumとBaby Steps Curriculumの2種類があるけど、Baby Steps Curriculumのほうがお勧めでき…
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う…
サービスに機械学習技術(例えばSVM)を入れる際に、「この機械学習技術は本番サービスに投入しても大丈夫なものか?」を考える基準がまとまっていると人に説明するときに便利だなとふと思ったのでまとめてみました。散々言われ尽くされている話だとは思います…
4行概要 最近社内で機械学習勉強会(ランチ会)をやっている 紹介するエントリを毎回頑張って探すのは大変 spreadsheet上で教師データを作り、機械学習モデルを学習、おすすめエントリをslackに投稿 砂場ができて便利! Google Spreadsheet上でみんなでわいわい…
実タスクで簡単な能動学習を試してみました。結論としては、1200件で到達できる精度に400件程度のアノテーションでも到達でき、それによりアノテーションに要する時間をかなり削減できそうということが分かりました*1。今後、アノテーションを必要とする機械…
当たり前の話かもしれないけど、自分は経験したことがなかったのでメモがてら書いてみる。絶対これで行けるというわけではないと思うが、ある程度一般性はあるんじゃないかと。 状況設定 機械学習の評価を考える際に複数の指標がトレードオフの関係にあると…
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについ…
ベイズを使った研究ではよく多項分布とディリクレ分布を使い、パラメータを積分消去したりするので、ポリヤ分布が頻出する。ポリヤ分布のcomponentはガンマ関数からなっており、普通は対数を取って計算することが多いので、ガンマ関数の対数の差(lgammaの差…
空港で暇にしていたので書いてみる(出発時間が遅れた)。takanori-i君がベイジアンHMMを作っているらしく、相談に乗る。確率の積が入ってきて、数値計算で死んでしまうときがあるとのことだったので、logsumexpについて教える。logsumexpについては高村本が分…
M1のryo-ko君がDual Decomposition(双対分解)のチュートリアルをやってくれた。DMLAメンバーで適当に持ち回って不定期に開催している。Dual DecompositionとはTheoremの証明とか細かいところはいくつか分からなかったが、例えばCFGとHMMのdecodeを一緒にやる…
休憩がてらにざっと読む(なのでいつも以上にちゃんと読んでない)。LDAに色々なfeatureを付っこむという話。"Germany"とか"politics"とかは表層こそ違うものの、政治とかそういうトピックにまとまって欲しい。LDAでもそういう風に持っていくことはできるが、f…
自分用メモ。今は読んでる場合じゃないのだけれど(誰か紹介して)、どっかにメモっとかないと忘れる論文。"かなり"重要そうなのをピックアップしてある。 Painless Unsupervised Learning with Features (pdf, presentation) Parsing Natural Scenes and Natu…
ICML読み会でテンソル分解の論文が出てきたが、行列分解系はどうもなじみがないので理解しにくい部分があったり。NMFはPLSIと対応が取れるという話もあったりするし、テンソル分解もそういう確率モデルとの対応がないのかな、と思ってカーネル輪講が終わった…
明日のICML読み会で読む論文。id:tsubosakaさんが紹介してくれている資料もあるし、明日はこの資料で手抜きをさせてもらおうかなと考えているのですが(ぇ)、自分の理解のためにメモも書いておきます。考え方はstraightforwardだし、実装も簡単そうだし、結果…
DMLAにてtakuo-h君が紹介。途中から何をやっているか分かってきたが、できることとしては(Bayesian)sparse PCA + DPという感じ。latent featureというのが(PRMLとかに書いてあるような)Bayesian PCAでいうところのzに対応していて、そこの次元数がDPによって…
ICML2011にSparse Additive Generative Models of Textという論文が出ていて、あちこちで筋がよさそうな感じじゃね?と紹介されている(こことかこことか)。Motivation肝となるアイデアはsparsenessで、LDAのような生成モデルだと単語毎にどの多項分布を選んで…
