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Tokyo.R #22 LT
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Tokyo.R #22 LT
1.
shogun-toolbox の
Twitter: @chiral 礒部正幸 MKL を R で使う (いそべまさゆき)
2.
自己紹介 ●
2003年 東工大修士(計算工学専攻) ● 研究テーマ: Prolog を使った記号的な統計モデリング – http://sato-www.cs.titech.ac.jp/prism/ ● 将棋の棋譜データから表層的な統計パラメータだけで「この人は 強いかどうか?」を判別するなど ● 数学大好き。ルベグ積分や解析力学を趣味で学ぶなど ● R 言語歴=6ヶ月くらい、 Tokyo.R 参加4回目(発表2回目) ● 大手電機メーカ~ベンチャー企業3社を経て起業 ● アドファイブ(株)代表取締役 CEO ● 次世代アドテクノロジーを開発するベンチャー企業 ● 資金調達は OK !(1億の増資見込も!)社員絶賛募集中! → ストックオプションがっつりつけます!
3.
MKL とは?(1) ●
カーネル法とは? ● 機械学習における数理モデルの多くは「データベクトルの内積」だけを 使って記述できる ● 通常、内積は線形の識別境界を定めるが、「内積を計算する部分」を 「カーネル関数」に置き換えることで高次元空間における識別境界が決 まり、元の空間における非線形識別が可能になる → カーネルトリック ● 「内積を使う機械学習アルゴリズム」は全てカーネル法を使って非線形 にできるが、中でも SVM の非線形化が有名 ● 「カーネル関数」は直感的には「ベクトル(データ点)同士の類似度 (=距離と逆で大きいほど類似している)」を定める ● SVM などのカーネル法の性能は、類似性を上手く捉えたカーネル関数 を設計できるかどうかにかかっている → けどカーネル関数の設計めんどい(高次元むずかしいし)
4.
MKL とは?(2) ●
カーネル関数の作り方 ● 「カーネル関数になる条件」を使って、「基本のカーネル関数 を、組み合わせて大きなカーネル関数を作る」ことが出来る ● http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320122505 ● MKL ( Multiple Kernel Learning )とは? ● 「基本のカーネル関数」を組み合わせる(線形結合とか) ときの、重みパラメータなどを自動的に調整 ● 「組み合わせ方」によって、 CanonicalMLK とか種類が色々ある ● MKL 画像認識の分野で今アツい!!! → 様々な種類の特徴量を組み合わせて判別に用いるからだと思 われ。
5.
shogun-toolbox とは? ●
単体で動作するデータ分析・機械学習用パッケージソフト ● いくつかの勉強会にて、言及、発表などされている ● カーネル法に強い( SVM 、 KPCA などなど) ● カーネル関数を取り替えて試したりとかがしやすい ● MKL ( Multiple Kernel Learning :後述)をサポート ● R 言語インターフェスを備えている! MKL の詳細: http://www.shogun-toolbox.org/doc/en/current/classshogun_1_1CMKL.html
6.
shogun-toolbox の MKL 識別関数 学習手順
7.
将軍 R のインスコ ●
Ubuntu11.04 なら apt-get 一発
8.
まずサンプルから動かしてみた…が
すみません、発表準備まで 時間が足りませんでした!!! (今日の午後から準備始めました ... ) 続きは、 愛甲健二さん主催の「機械学習 × プログラミング」で発表します! 「カーネル関数の選び方」というさらにマニアックな話をします! http://atnd.org/events/27962
9.
shogun-toolbox について、詳しくは http://www.slideshare.net/yasutomo57jp/shogun
80ページに渡る資料を作成されてる方がいるので、こちらを! ( R 言語インタフェースについてはそんなに書いてない) http://www.shogun-toolbox.org/ 公式サイトは情報山盛りです!
10.
最後に!
アドファイブ(株) 次世代アドテクノロジーを開発するベンチャー企業 社員絶賛募集中! データ分析を始め、クラウドプラットフォーム リアルタイム処理、セキュリティ等など 死ぬほど仕事あります!!! ご興味ある方は、 TwitterID: @chiral または Facebook: https://www.facebook.com/masayuki.isobe.14 代表者(私):礒部 正幸(いそべ まさゆき)
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