機械学習

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何でもかんでもディープラーニング

とある大学の先生((自然言語処理で有名な小町先生))がこのような記事を書いてらっしゃいましたが、近年ディープラーニング(DNN)を使った研究が本当に多いですよね。 私も仕事で論文や他社の技術レポートなどの調査をするのです...
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【入門】確率モデルを完全に理解する【ベイズ推定と機械学習】

機械学習やベイズ推定で登場する「確率モデル」。 今回は「タカシくんジャンケン異様に強い説」を題材に、確率モデルを基本からしっかりと学んでいきましょう。 この記事の最後まで辿り着く頃には、きっと確率モデル構築の流れと考え方を完全に理解していることでしょう…。
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ベイズ推定と機械学習入門【具体例でベイズ推定の雰囲気を知る編】

DNNやLightGBMにデータを突っ込むだけで機械学習した気分になっていませんか? 私はそうでした。同時に、データを整形して、sklearnやlightgbmをインポートし、model.fit(X_train, y_train)す...
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All-but-the-Top: Simple and Effective Postprocessing for Word Representations, ICLR2018

word2vecやGloVeなどの単語分散表現の精度を向上させる後処理を提案。タイトル通り手法がシンプルで実用的。
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【機械学習】地味だけど手軽で便利な「対数変換」

機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践という本を読んだので、今日はその備忘録です。 今回は対数変換について。具体的には、高校で習う対数関数(でお馴染みのやつ)を使って、特徴量のスケール*1を変換しようとい...