レコメンデーションの虚実（最終回）～ソーシャルレコメンデーションという新世界 ネットジャーナリスト佐々木俊尚氏が次世代ソーシャルメディアのかたちを探る連載「ソーシャルメディア セカンドステージ」もついに最終回。ネットの情報量が認知限界を超えた現在、ソーシャルレコメンデーションへの期待はますます高まっています。 （2/25） レコメンデーションの虚実（18）～アットコスメに見る日本式「共感型レコメンデーション」の世界 ネットジャーナリスト佐々木俊尚氏が次世代ソーシャルメディアのかたちを探る連載「ソーシャルメディア セカンドステージ」。人と人との“方向”と“距離”を意識した相関関係に基づいたレコメンデーションは実現可能なのか。化粧品口コミサイト「＠cosme」の取り組みを紹介します。 （2/12）
調査したときのログ。 他にもあったら追記します。 オフライン （紙などの上にインクで描かれた文字の形をスキャニングし、文字を静的に認識する） ■NHocr OCRのオープンソース。 日本語認識可能 http://www.moongift.jp/2008/09/nhocr/ ■OCRopus/Tesseract OCRのオープンソース。英語認識のみ (UNIX） http://journal.mycom.co.jp/news/2007/04/13/012/index.html http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/USNEWS/20060906/247265/ オンライン （スタイラスなどで入力された筆跡を追跡して、文字を動的に認識する） ■Tomoe 手書き文字認識のオープンソース。結構精度高い http://tomoe.sourceforge.jp/cg
そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか？全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ？コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った！ 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。（素晴らしい情報に感謝です！） MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ
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テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
統計的機械学習 (under construction) 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
逐次学習 (sequential learning)† 多くの学習では \(N\)個のデータが一括して与えられ，そこからパラメータの決定などの学習をする．こうした学習を 一括学習 (batch learning) という． 一方，逐次学習 (sequential learning; オンライン学習)，データは一つずつ逐次的に与えられ，データが与えられるたびにパラメータを更新する．データを\(N\)個観測したあとでパラメータ\(\mathbf{\theta}^{(N)}\)が推定されているとする．このとき，\(N+1\)個目のデータと\(\mathbf{\theta}^{(N)}\)から，パラメータを\(\mathbf{\theta}^{(N+1)}\)を順次求めるようにする学習方法． 長所 全てのデータを一時的に蓄積しなくて良いので，少ないメモリで大規模なデータを扱える データが増加したと
様々なオンライン学習手法をサポートしたライブラリ「OLL (Online-Learning Library)」をリリースしました。 プロジェクトページ 日本語詳細ページ 学習、推定を行なう単体プログラムと、C++ライブラリからなります。（C++ライブラリ解説はまだ）。 New BSDライセンス上で自由に使えます。使った場合は感想や苦情などいただけると幸いです。 オンライン学習とは、一つずつ訓練データを見てパラメータを更新していく手法で、訓練データをまとめて見てから学習するバッチ学習（SVMs, 最大エントロピー法）と比べて非常に効率良く学習を行なうことができます。それでいながらSVMs, やMEsに匹敵する精度が出ます。 学習するデータの性質にもよりますが、例えば、英語の文書分類タスクで、15000訓練例、130万種類の素性の訓練データに対する学習が1秒未満で終わります（SVMsだと実装に
機械学習とは，Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです． 歴史的には，人工知能の研究分野の中で，人間が日々の実体験から得られる情報の中から，後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を，コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました． 現在では，数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています． しましまの私見に基づいて，機械学習の各種の問題を整理しました． ↑ 他分野との関連† 確率論：機械学習で扱うデータは，いろいろな不確定要素の影響を受けており，こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます． 統計：観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります．特
ウィクショナリー (Wiktionary) は、コピーレフトなライセンス・オープンコンテントの辞書兼シソーラス（類語辞典）を作成し、配布することを目的としたウィキメディア財団によるプロジェクトである。GNU Free Documentation License (GFDL) およびクリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 3.0 非移植 (CC BY-SA 3.0) のデュアルライセンスで公開される。2002年12月12日[3]に活動を開始した。 「ウィクショナリー」はウィキ (Wiki) と辞書を意味するディクショナリー (dictionary) からの合成語である。ウィキペディアと同じくウィキ (MediaWiki)を使用しており、誰でも編集することが可能である。またインターウィキリンクとよばれるウィキ文法による簡便な記法を用いて、ウィキペディアを始めとするウィキメディアプロジェクトの
サイト移転しました。 http://jhlee.sakura.ne.jp/ から御覧ください。 お知らせ サイト移転しました。 http://jhlee.sakura.ne.jp/ から御覧ください。
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クロスワード用語データ集『豚辞書』と派生データ＆プログラムの作者｛ぶたさん｝によるサポート＆ダウン・スポットです。全部フリーウェアとして提供されてます。いらっしゃいませ。当所の主の｛ぶたさん｝です。 ここでは日本語のクロスワードやナンクロの用語データ集『豚辞書』と派生データや関連プログラムの製作集積を行い、フリーウェアとして公開をしております。 文字オンリーで｛お楽しみ｝はございません。ガッカリしてください。 概説は[豚データについて]で、 開発日誌や関連ドキュメント等は[書物類]で、 データやプログラム･ツ−ルの入手は[Download]で。 ｗｅｂ上でクロスワードやナンクロの用語検索の出来るサイトへのリンクページを改造。[ｗｅｂ上豚辞書字引]
統計的機械学習入門(under construction) 機械学習の歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル
2024-11-07 しましま/IBIS2024 2024-11-04 IBIS 2024-05-31 人工知能学会全国大会 しましま/人工知能学会全国大会2024 2024-04-13 python 2024-04-09 K-NEL K-NEL/errata 2023-11-22 PRML/errata2 2023-11-21 PRML/errata1 2023-11-01 しましま/IBIS2023 2023-06-11 しましま/人工知能学会全国大会2023 2023-03-28 Book 2022-11-27 朱鷺の社 2022-11-24 しましま/IBIS2022 2022-07-08 AutoTicketLinkName 2022-06-17 しましま/人工知能学会全国大会2022 2021-11-13 しましま/IBIS2021 2021-10-29 回帰分析 2021-0
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