最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
MCMC講義（伊庭幸人） 難易度 - YouTube を観ていたところ、「(モンテカルロ法で円周率を求めるのは高次元になるとうまく行かなくなるので)一度は必ずやってみるべし！」と言われたのでやってみました。(4:17～) もちろんSASで。 N次元単位超球の(超)体積 超球を包む1辺の長さが2の超立方体の(超)体積 円周率を求める コードをシンプルにするために球の中心を原点にとり、すべての次元に対して正の方向のみを考えます。すると、球内部の体積は、単位立方体の体積はとなります。 この立方体の中に一様ランダムに点を打っていったときに、点を打った数と球の中に点が入ったときの数の比率が立方体の体積に対する球内部の体積の比率に近くなることが期待できます。 式で書くと、 について整理すると となります。*1 コード %macro pi(dim=, rep=); data pi; do i = 1 t
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
自然言語処理や機械学習でいくつか新しい教科書的なものが登場してきたので、まとめてみようと思う。 教科書について。Introduction to Information Retrieval Introduction to Information Retrieval 作者: Christopher D. Manning,Prabhakar Raghavan,Hinrich Schuetze出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2008/07/07メディア: ハードカバー購入: 7人 クリック: 115回この商品を含むブログ (37件) を見るの翻訳が進んでいる(あとこれを研究室の輪読に使っていたりする)という話を聞いたりするのだが、やっぱり知識として知っておくべき本というのと、そこから超えていく本というのは違うものであって、どれだけ研究が進んでも、分
今月号の会誌「情報処理」(2010年8月号目次)の特集は「コンピュータ将棋の不遜な挑戦」というタイトルで、ここ数年のコンピュータ将棋の発展の技術的な解説。こうやって毎年のように情報がアップデートされると非常にありがたい。 見所は鶴岡さんによる「選手権優勝記--激指の技術的改良の解説--」とktanaka先生・kanekoさんによる「大規模クラスタシステムでの実行--GPS将棋の試み--」の2記事。特に鶴岡さんによる記事は、Bonanza のよい解説にもなっており、必読である。実は、激指は 評価関数というのは，局面の形勢判断をコンピュータで行うための関数で，任意の与えられた局面に対して，どちらがどれだけ有利なのかを数値化する関数である．[...] このようなパラメータの調整は非常に手間のかかる作業だが，かつては完全に手作業で行われており，将棋プログラム開発における作業の多くの割合を占めていた
【科学】将棋女流王将に挑むコンピューター １０月決戦 「機械学習」で棋力アップ 合議制で大ポカ阻止めざす (1/3ページ) 「プロ棋士並み」とされる将棋ソフトの連合チームが１０月１１日、清水市代・女流王将に挑戦する。情報処理学会（白鳥則郎会長）の「トッププロ棋士に勝つためのコンピュータ将棋プロジェクト」の一環で、日本将棋連盟（米長邦雄会長）が受けて立った。３年半ぶりとなるプロ棋士との“真剣勝負”で、コンピューターはどんな進化を見せるのか。（原田成樹） 将棋ソフトは、棋士と同様に、序盤、中盤、終盤で３通りの頭脳が働く。定跡通りの指し手を目指す序盤と、「詰み」の可能性をしらみつぶしに検討する終盤は、膨大な記憶量と高速計算を誇るコンピューターが得意とするところ。課題は、的確な形勢判断を求められる中盤の強化だった。 新風を吹き込んだのは、理論化学者の保木（ほき）邦仁さん（電気通信大特任助教）が開発
言語処理のための機械学習入門という本が出版される、という話はtwitterで知っていたのだが、8月ぐらいに出るのだろうとばかり思っていたら、なんかもう発売されているらしい。Amazonでは早速売り切れていたので、某大学生協の書籍部まで行って購入してきた。おかげで、この週末は280円で過ごすハメになってしまった。 まだざっと眺めただけだが、 ラベルを人手でつけるのに隠れマルコフモデルと言うのは本来はちょっとおかしいんだけどNLPの分野だとそう表現する事が多いよ 対数線形モデルと最大エントロピーモデルは同じものだよ 出力変数の間に依存関係がなければCRFではなく対数線形モデルとか最大エントロピーモデルと表現するべきだよ といった、これまでの教科書にはあまり載っていなかったような事が載っているのはとても良いと感じた。こういった情報は、これまではどこかの大学の研究室で学ぶか、もしくはウェブ上の資料
夏いですね．最近この手の記事ばかりで大変恐縮ですが，機械学習に関するウェブ上で手に入る無料のテキストが紹介されていたので，共有したいと思います．ほとんどは以前に僕が紹介している(時々更新しています)「機械学習・自然言語処理のリソースリンク集」に入っているのですが，改めて紹介いたします．おそらく，他ブログでも紹介しているようにも思えますが，このサイトの紹介がてら引用させていただこうと思います． MetaOptimize / 最近ちょっと話題になっている「MetaOptimize /」という機械学習のサイトのQ&Aで紹介されていました．まじめに見ていなかったのですが，このサイト非常に有用でおもしろいですね． 特に同サイトの「qa」はかなり有用かと思いました． フリーの機械学習テキスト 話を戻しますと，興味深いQuestionsがたくさんあるのですが，今回注目したのは「Good Freely A
いつもネット上で機械学習やNLPに関する便利そうなツールや，有用なドキュメント，動画，ツールなどをメモしているのですが，今後の調査のためにどこかに一つに集約しておきたいなあ，と思い，この記事に集約しておくことにしました．昨今，自動リンク集や，自動インデックス作成に関して研究が盛んにされていますが，これは人力リンク集です！リンク先はほとんどさらっとしか見ていないので本当に有用かどうか保証できませんが，興味を持ったものは掘り下げて別の記事で紹介したいと思います．おもしろいものを見つけしだい，このエントリーは更新していきたいと思います． ※ 有名どころをカバーしているわけではありません，あくまで気まぐれで追加していきます．．． ※ いくつかカテゴリ間で重複します 解説・読み物系リソース 全般 Statistical Data Mining Tutorials Tutorial Slides by
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