Amazon.co.jp: フリーソフトでつくる音声認識システム パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで: 荒木雅弘: 本
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
グーグルの猫以来、ディープラーニングに興味を持っている人自体は多いものの、（自分も含めて）理解して実装できる人はそう多くないように思われます。 そんな人がステップアップできそうな本がありました。 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄 出版社/メーカー: アドコムメディア 発売日: 2013/12/11 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 第四章で東北大学情報科学研究科の岡谷貴之さん、齋藤真樹さんによるディープラーニングの詳しい解説があります。 私もまだほとんど読んでないのでアレですが、ディープラーニングとしてニューラルネットワークが注目された経緯、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やオートエンコーダの詳しい解説、ソフトウェア（The
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
ニュースアプリSmartNews(https://www.smartnews.be/)の背景のアルゴリズムについてTokyoWebMining30th(http://tokyowebmining30.eventbrite.com/)で話させていただいた際の資料です。 •SmartNews iphone版: https://itunes.apple.com/jp/app/id579581125 •SmartNews Android版 https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.gocro.smartnews.android •SmartNews開発者ブログ http://developer.smartnews.be/blog/Read less
ジュンク堂池袋本店にて 10/11 に行われた「パターン認識と機械学習」(PRML) 愛好家の集まり、じゃあなかった、トークセッションにのこのこ行ってきた、ばかりか前でしゃべってきた。ありがとうございました＆お疲れ様でした＞各位 PRML同人誌 『パターン認識と機械学習の学習』（暗黒通信団） 刊行記念トークセッション 「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」 http://www.junkudo.co.jp/tenpo/evtalk.html#20121011_talk 参加して下さった上に感想までブログにしたためて下さった方には感謝感謝なわけだが、そういったブログの中で、@yag_ays さんがちょうど今気にしていたことを書かれていたので、ちょこっと紹介。 「今度こそわかる!? PRMLの学習の学習」に参加しました - Wolfeyes Bioinformatics beta 余談：
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
