機械学習×プログラミング勉強会で「音声認識の誤認識フィルタとしての機械学習」という発表をしてきました。
rti7743
2012-05-25
少し前ですが、機械学習×プログラミング勉強会で、「音声認識の誤認識フィルタとしての機械学習」という発表してきました。 今まで、作ってきた音声認識の誤認識フィルタの内容とそこへいたる経緯をまとめたスライドになります。 持ち時間が20分だったので、後半巻き巻きでしたが、、、 結構うけていたと思いますw このスライドにも書きましたが、こーしたらもっとよくなるんじゃないかと意見がある方は、教えていただけ...
研究にも流行り廃りは存在する
mamoruk
2012-05-24
...rge Kim and Guido Zarrella. Discriminating Gender on Twittter. EMNLP 2011. を紹介してくださる。こういう論文が EMNLP (機械学習や統計的アプローチを使った自然言語処理の最難関会議のひとつ) に通っていたことを知らなかったので、紹介していただいてありがたい。ただ、内容は正直疑問があり、よくこれが査読を通ったなと……...
自分と違う言語経験をたのしむ
mamoruk
2012-05-22
...2年5月号をようやく読む。なぜかまだ目次がウェブに上がっていないのだが、「ポスト経験主義の言語処理」特集がおもしろい。タイトルを抜粋すると-合理主義と経験主義のはざまで: 辻井潤一統計的自然言語処理と機械学習・統計学の未来: 持橋大地統計的機械翻訳の現場: 渡辺太郎文法理論に基づく構造化と統計的曖昧性解消による深い構文解析: 宮尾祐介合理主義言語学における部分構造論理: 戸次大介LFG理論を...
今年後半にWindows 8展開
Shinez
2012-05-22
...ows Azureというバックエンドまでをカバーする基盤をベースに、パートナーが「幅広くチャンスを得られるようにしたい」とアピールするBallmer氏。 Microsoftではテクノロジ分野において、機械学習やフォームファクター/ユーザーインターフェース、クラウド、コアプラットフォーム、新たなシナリオ――という5分野にフォーカス。機械学習は、検索エンジンのBingのデータをいかにして加工する...
PHPのマルチスレッドプログラミングを使ってシステム処理を爆速化するお話し
yutakikuchi
2012-05-21
Intro会社に入社して5年が経ち、4月から新しい部署で働いています。最近はプログラミング言語の学習としてC++/JAVA/Perl/R言語、理論の勉強として機械学習をやっています。平行して少しずつ勉強しているのでblogの記事内容も多種多様になってきています(笑)。新しい事をやる時は一つの事に集中して勉強したいのですが、直近は業務で成果を残さないと相手にされないので学習がforkします。というこ...
第17回 データマイニング+WEB 勉強会@東京( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 祭り− を開催しました
hamadakoichi
2012-05-20
2012/05/20 "第17回 データマイニング+WEB 勉強会@東京−分散機械学習・ビジネス展開 祭り−"を開催しました。 第17回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 ( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 祭り−: Eventbritehttp://groups.google.com/group/webmining-tokyo ...
Twitter 2012-05-20
hashitoto
2012-05-20
11:06 RT @ykamit: ATR脳情報研究所・神経情報学研究室では,ヒトの睡眠研究を担当する研究員or研究技術員を募集しています.睡眠脳波の判読ができ、機械学習や統計を駆使した睡眠研究に関心のある方の応募をお待ちしています http://t.co/H6VEN2wr Powered by twtr2src
NIPS2011斜め読み
YamagenSakam
2012-05-20
NIPSは毎年12月頃に開催される機械学習関連の国際会議です。 Proceedingsはweb上に公開されているので、 今回は昨年末に開催されたNIPS2011の中から、 興味を惹かれた論文を何本か適当にチョイスして読んでみました。 斜め読みした程度なので、かなり理解が甘いです。 でも、自分用メモ書としてブログに書いちゃう。 Sparse Filtering タイトルのシンプルさに惹かれ、思わず保...
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ
takmin
2012-05-20
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「こ...
"言語処理のための機械学習入門"の一章を読んで
gepuro
2012-05-19
本書の一章では、機会学習を学んでいくにあたって必要な数学の知識が記されている。節としては、準備と本書における約束事最適化問題確率連続確率変数パラメータ推定情報理論この章のまとめ がある。記述されている言葉は、平易で読みやすく書かれていて、この分野の数学を初めて学ぶ人であっても、理解しやすいと思った。 また、例題や練習問題が数多く掲載されていて、実際に手を動かしながら、読み進めていくこともできる。...
boost-python ではじめる大規模機械学習(6)- boost::multi_array のエクスポート・前編
chrofieyue
2012-05-18
あらすじ boost-python を使用して、Python と C 言語両方を活用する方法を説明しています。 本記事では、boost::multi_array を Python 側にエクスポートする方法を解説します。 こんなものがつくりたい Python でデータを読み込み、C で計算を行い、Python で途中経過を出力し、Python で結果を出力するプログラムを目標とします。 これは、たと...
NAIST で twitter 言語判定について発表してきました
n_shuyo
2012-05-18
...んから M1 向けのセミナーで発表してみませんかとお話をいただいて、「ぜひやります」と二つ返事でお引き受けしたものの、本当に中谷でいいんだろうかーとあとから心配になったのはないしょw 小町さんからは、機械学習や自然言語処理を実応用で使っているエンジニアの立場、というところを学生さんに聞いてもらいたいというところと、言語好き押しで、という指針をいただいていた。つまりいつもどおりでいーんだな、と...
boost-python ではじめる大規模機械学習(5)- 小休止
chrofieyue
2012-05-17
...装よりは十分に速く、かつ C 言語、Python それぞれで自然なコードが記述できるため、プロトタイピングという Python の長所を最大限に活かしているとも言えます。 次回からは、この方針のもと、機械学習アルゴリズム実装の一連の流れを紹介していきます。
boost-python ではじめる大規模機械学習(4)- 配列アクセス
chrofieyue
2012-05-16
あらすじ boost-python を使用して、Python と C 言語両方を活用する方法を説明しています。 前記事では、任意の Python モジュールを C 言語から呼び出す方法を解説しました。 本記事では、SciPy の配列に C 言語からアクセスする方法を解説します。 配列オブジェクトの取得 色々な方法がありますが、メモリに直接アクセスするのが最も高速と考えられます。 はじめに、PyOb...
データマイニングの導入・活用を支援する新サービス「SAS(R) データマイニング・クイックスタートサービス」を提供開始
ctaro
2012-05-15
SAS Institute Japan株式会社のリリースより。データマイニングは、統計学や機械学習を駆使し、膨大な量のデータの中から相関関係や傾向、パターンを見つけ出す手法です。データマイニングにより、企業が保有する大量のデータから、これまで知られていなかったビジネスチャンスの発見や、将来予測による的確な意思決定をサポートすることが可能になります。ビックデータの分析・活用、顧客の新規獲得および維持...
boost-python ではじめる大規模機械学習(3)- Python モジュールの呼び出し
chrofieyue
2012-05-15
あらすじ boost-python を使用して、Python と C 言語両方を活用する方法を説明しています。 前記事では、Python・C 言語間で簡単なオブジェクトを受け渡す方法を解説しました。 本記事では、任意の Python モジュールを C 言語から呼び出す方法を解説します。 準備 以降、色々と SciPy の機能を使うことがあります。このとき、以下のコードを拡張モジュール側に書き込む必...
動く隠れマルコフモデル(導出編・前編)- 動く PRML シリーズ(3)
chrofieyue
2012-05-14
...シリーズ、第3回は隠れマルコフモデル (hidden Markov model, HMM) です。混合ガウス分布 (GMM)、変分混合ガウス分布 (VB-GMM) に続き第三回です。 反復繰り返し型の機械学習アルゴリズムを理解するには大きく分けて二つの方法があります。一つ目はもちろん、更新式を導出すること。 反復アルゴリズムの理論的性質はすべて更新式の形に反映されています。従って、この更新式...

















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