機械学習
特にもの珍しいものがあるわけではなく「現状こういうことやってるっす!」というのを説明するときのポインタが欲しくなったので、雑に書く。 ChatGPT 用途1: 壁打ち相手 用途2: 便利な英語の先生 用途3: シェルスクリプトの生成 GitHub Copilot DeepL 所感 C…
背景 どうやって異常を検知するか BigQuery MLでの異常検知 検知できるモデルの種類 共通設定 データの前準備 モデルの学習 モデルを元にスロット使用量が異常に増加していないか予測する 所感 背景 BigQueryはオンデマンドとフラットレート(定額料金)がある…
報告2から3くらいまで続きます、多分。 突撃! 隣のCI/CD 仕事でCI/CDする時に、社内の事情であれこれ工夫すべきところがあり、色々ハマりました。自分のグループだけでなく、他のグループにも関係するし情報共有したほうが効率上がりそうだなぁと思い、「突…
データマネジメントに対する知識を深めたり、データの利活用をより進められるようになりたいなと思って、読書会をやっています。始めてから二ヶ月くらいで、そろそろ本の終わりが見えてきました。 The Self-Service Data Roadmap: Democratize Data and Redu…
能動学習のコマンドラインツールのリポジトリをアーカイブしたついでに、アノテーションに関するポエムを書きました。 背景 アーカイブの理由 ドッグフーディングする機会が減った 複数に散らばったリポジトリをモノレポにしたかった 脱線ポエム: アノテーシ…
去年に引き続き、東京都立大学の非常勤講師の依頼をid:mamorukさん(小町先生)からして頂いたので、今年も講義を担当してきました。講義の内容としては Mackerelでのロール内異常検知を題材に、機械学習をプロダクトに取り込んでいく際、どういった視点が必要…
ここ半年ほどデータ分析やりまくっているのはいいんだけど、機械学習全然やってない 仕事に不満があるわけでは全然ないけど、人間は欲張りなのであれこれやりたい FirebaseのBigQuery Exportである程度データが溜まりつつある ということで、タイトルの通り…
生存してます。最近色々インプットしまくることに時間を取ってる結果、アウトプットが死んでいました。記憶がまだあるうちにまとめて書いておきます。 MLCTで登壇しました Mackerel Drink Up #9 Tokyoで登壇しました 首都大で非常勤講師を担当しました デー…
機械学習の前処理をやるバッチの処理時間が以前は20分くらいだったのにいつの間にか2時間かかっていた...ということがありました。処理時間を短かくする修正は入れたものの、処理時間がどれくらいかかっているかを継続的に監視する仕組みがそもそもないのが…
最近、仕事のちゃんとした登壇が多かったので、趣味でやっているWebサービスにおける機械学習関連の工夫について発表してきました。基本的に昔ブログで紹介したエントリのまとめバージョンです。 趣味の余暇時間で開発しているサービスなので、いかに手間を…
株式会社ハカルスの染田さん(Machine Learning Meetup KANSAI繋がり)からご紹介頂きまして、タイトルの内容で登壇してきました。 今日から始める機械学習〜はてなの事例〜 from syou6162 A-3セッション『今日から始める機械学習～はてなの事例～』吉田 康久…
タイトルの通りですが、Mackerel Meetup #12で登壇してきました。 ユーザーの皆さんからご要望を直接聞けるので、Meetupは開発者としてもとてもありがたい場になっています。参加してくださった皆さま、ありがとうございました。私が発表したスライドはこち…
先週末、はてな社内でKaggleハッカソンを行ないました。丸一日、各自好きなKaggleのコンペに取り組んで、得られた知見を共有するという会です。 自分は以前TalkingDataというコンペに参加していたのですが、データサイズが結構大きく、一月くらいやってみた…
あれこれ雑にメモっていて、きちんとしてから外に出そうと思っていましたが、下書きのままお蔵入りしそうだった。出せるところで出す...!すでに開催から一ヶ月も経ってしまった。 A1-1: ニューラルヘッドライン生成における誤生成問題の改善 B2-4: ニューラ…
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどう…
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこま…
LINE福岡で行なわれたHacker Tackleにて登壇してきました。 発表内容は(1)機械学習を使ったサービス開発の難しい点について整理し(2)その難しさを乗り越えていくためにはてながどのような取り組みを行なっているかについてでした。一口に機械学習を使ったサ…
機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3…
OR学会の自然言語処理と数理モデルの特集で、はてなと同じくC向けのサービスを運営しているRettyさんの論文が出ていたので、週末に論文を読みました。方法論としてはシンプルだけど、サービスへの貢献もなかなかありそうだなーと思いながら眺めました。 CiNi…
社内で異常検知本の輪講を進めています。今回は近傍法による異常検知。一年くらいに一人で読んだときのメモはこちら。慣れない人は途中で出てくる劣モジュラの概念や勾配の導出が大変かなと思ったので、メモ書きしておきます。 劣勾配/劣勾配法 目的関数が連…
勤労に感謝しながら読みました(論文, スライド)。いい論文をありがとうございます。 概要 基本的にはSparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detection(ICDM 2016)の素直な拡張だと思います。式は少しゴツいですが、拡張を順番に追ってい…
Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theory Amossys-team/SPOT: SPOT algorithm implementation (with variants) KDD2017の異常検知の論文です。異常検知を行なうとき、何らかの閾値を設定しますがこの閾値の決定は難しいことが多いです(そし…
今年で20周年のIBIS2017に仕事で聴講参加しました。IBISは意外と初参加。とにかく大量の発表があり、全部書いてると膨大になってしまうので、自分のアンテナに引っ掛かった研究についてのみログを残しておきます。問題設定やモチベーションを重点的にメモし…
方向データに対する変化点検出の論文を読んだところ、面白かったのでメモを残しておきます(論文、スライド)。IJCAI2016の論文です。 異常検知は重要な領域であるにも関わらず、まだまだ枯れていなくて論文読んでて面白いものが多いですね。 問題設定 確率分…
異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、どの次元がおかしくなったかも教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」というのをちらほら聞きます。Gaussian M…
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…
