こんにちは、 @doryokujin です。週に2、3回は更新しようと思いつつ、今週はこの1エントリーのみです…頑張ります。 本日のエントリーは僕の考える「解析者の立ち位置」について書いています。僕は自分の立ち位置（=役割）を明確にすることが、仕事で成果を出すための重要な要素かなと思っています。ところで、僕のこれから話す「解析者」というのは一般に認知されているような、いわゆる大企業の研究機関、「**研究所」と名のつく機関で解析に関する新しく高度な「手法」を生み出し、大規模解析基盤を構築し、論文もばりばり書き、手法や基盤それ自身が価値を持ち売上げになるようなエクセレントな人々の事を指すわけではありません。100人にも満たないwebベンチャーで、より現場に近い所でログ解析に携わる仕事をする人を指します。 本日の内容 新しいタイプの解析者が求められる時代に 解析者の仕事って何だろう 解析者の立ち
この前YAPC Asia 2009に参加してきたのですが、そこで「はてなブックマークのシステムについて」の発表の中で、「はてブの関連エントリはBayesian Setsを使って計算されている」という話を聞いてBayesian Setsに俄然興味が湧いてきました。Bayesian Setsは以前論文だけ少し読んで、あまりよく分からないまま放置していたのですが、せっかくなのでPerlで作って試してみました。 Bayesian Setsについて詳しくは、以下のリンク先の資料をご参照下さい。 Bayesian Setsの論文 Bayesian Setsの詳しい説明記事 bsets, The Bayesian Sets algorithm. (Matlabのコード) 実際に作成したコードは以下の通りです。上記のMatlabのコードを参考にさせていただいています。 #!/usr/bin/perl #
コンピュータはオー・ヘンリーとエドガー・アラン・ポーの文章を見分けられるか？(機械学習/パーセプトロン) サイボウズ・ラボの中谷です。 以前は nakatani @ cybozu labs でブログを書いていましたが、この "Cybozu Development Inside Out" で書かせていただくことになりました。 よろしくお願いします。 そして初回の記事は、なんと前回の続きです（ごめんなさい）。 前回記事「Perceptron を手で計算して理解してみる」では、オンライン機械学習の手法の一つ、パーセプトロンを紙と鉛筆で計算してみましたので、今回はそれを実装してみましょうというお話です。 ソースは github においています。 http://github.com/shuyo/iir/tree/master Perceptron 実装は簡単。手で計算した後なら、空で実装できてしまい
数週間前の話になりますが、「はてブのリニューアル会見」の記事を読んでいたところ、はてブにも「自動カテゴライズによる記事分類」の機能が搭載されるとか。。。 同じようなタイミングで「似たようなモノ」というか「ほぼ同じようなモノ」を作っていたので、すごーくインスパイアされてしまいました。ジュワ〜。（アドレナリンの放出音） 数週間たってもいまだ興奮冷めやらぬ状態なので、今日はその件について書いてみようと思います。 Lingua::JA::Categorize - a Naive Bayes Classifier for Japanese document. http://search.cpan.org/~miki/Lingua-JA-Categorize-0.00001/ 「はてブのパクリ」ではありません。「ベイジアンによる日本語テキスト分類器」を「簡単に作る」ことを目的としたモジュールです。 も
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
本題に入る前に宣伝から入る。電気通信大学の学園祭期間中に「５五将棋大会」なるものが開かれるそうである。詳しくはhttp://minerva.cs.uec.ac.jp/~uec55/を見てください（この宣伝を書くためだけに、このエントリのアップロードの予定を繰り上げた。本当は年明けあたりにアップロードするつもりだった）。 さて先日、ボナンザとコンピュータ将棋に関する話題が著名なブログに採り上げられたということで、コンピュータ将棋協会のブログの書き手が素早くエントリを書いた。私が特に重要だと思った部分はここである。 棋譜データを解析した結果をコンピュータの思考に反映させる、という手法は、ボナンザが始めたものではなく、ゲームプログラミングでは古典的なテーマです。人工知能分野一般の用語を使うと、これは機械学習の一応用、ということになります。 http://www.computer-shogi.or
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