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
- 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）