汎用言語表ç¾ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«BERTを日本語ã§å‹•ã‹ã™(PyTorch) - Qiita
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How to Use t-SNE Effectively
A popular method for exploring high-dimensional data is something called t-SNE, introduced by van der Maaten and Hinton in 2008 [1]. The technique has become widespread in the field of machine learning, since it has an almost magical ability to create compelling two-dimensonal “maps†from data with hundreds or even thousands of dimensions. Although impressive, these images can be tempting to misre
グーグルã€ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースã®è‡ªç„¶è¨€èªžãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワーク「SyntaxNetã€ã‚’リリース
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ニューラル言語モデルã¯ä½•ã‚’目的ã¨ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ï¼Ÿ 〜 「A Neural Probabilistic Language Modelã€ã‚’途ä¸ã¾ã§èªã‚“ã - ç—…ã¿ã¤ãエンジニアブãƒã‚°
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機械å¦ç¿’界隈ã®æƒ…å ±åŽé›†æ–¹æ³• - kisa12012ã®æ—¥è¨˜
ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ï¼ŽMachine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013ã®14日目を担当ã—ã¾ã™ï¼Œ[twitter:@kisa12012]ã§ã™ï¼Žæ™®æ®µã¯åšå£«å¦ç”Ÿã¨ã—ã¦ï¼Œå„地を放浪ã—ãªãŒã‚‰æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ç ”究をã—ã¦ã¾ã™ï¼Žä»Šå›žã®è¨˜äº‹ã¯ãƒœã‚¹ãƒˆãƒ³ã§åŸ·ç†ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Žç¾åœ°æ™‚é–“(EST)ã§ã®ç· 切ã¯å®ˆã£ãŸã®ã§ã‚»ãƒ¼ãƒ•â€¦ã§ã™ã‚ˆã？ 本日ã¯æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®æŠ€è¡“çš„ãªå†…容ã®è©±ã§ã¯ãªã，ç†è€…ãŒå®Ÿè·µã—ã¦ã„る機械å¦ç¿’関連ã®æƒ…å ±åŽé›†æ–¹æ³•ã«ã¤ã„ã¦çºã‚ã¾ã™*1．大ãã分ã‘ã¦ï¼Œå¦ä¼šæƒ…å ±ã®ç®¡ç†ãƒ»è«–æ–‡æƒ…å ±ã®åŽé›†ãƒ»ãã®ä»–ã®ä¸‰ç¨®ã«ã¤ã„ã¦è¿°ã¹ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼Žä»Šå›žã®ãƒˆãƒ”ックã®å¤šãã¯ä»–ã®åˆ†é‡Žã«ã‚‚通用ã™ã‚‹è©±ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ã‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼Žä»–ã®åˆ†é‡Žã®æ–¹ãŒã©ã®ã‚ˆã†ã«æƒ…å ±åŽé›†ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ã‚‚æ°—ã«ãªã‚‹ã¨ã“ã‚ã§ã™ï¼Ž å¦ä¼šæƒ…å ±ã®ç®¡ç† ã¾ãšã¯å¦ä¼šæƒ…å ±ã®ç®¡ç†ã«ã¤ã„ã¦ã§ã™ï¼Žæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«é–¢é€£ã™ã‚‹ã‚«ãƒ³ãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹ã¯ï¼ˆç‰¹ã«è¿‘年乱立気味ã§ï¼‰éžå¸¸ã«æ²¢å±±ã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Žå…¨ã¦ã‚’ãƒ
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機械å¦ç¿’手法ã«åŸºã¥ãテã‚スト分類ã¯å分ãªå¦ç¿’データãŒã‚ã‚Œã°é«˜ã„精度ãŒæœŸå¾…ã§ãã¾ã™ãŒã€åˆ†é¡žãƒ©ãƒ™ãƒ«ã‚’人手ã§ã¤ã‘る作æ¥ã«æ‰‹é–“ãŒã‹ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚ãã“ã§ã€åŠ¹çŽ‡çš„ã«åˆ†é¡žå™¨ã‚’å¦ç¿’ã•ã›ã‚‹æ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦ã€åŠ¹æžœçš„ãªåˆ†é¡žå¯¾è±¡ã‚’優先的ã«ãƒ©ãƒ™ãƒ«ä»˜ã‘ã•ã›ã‚‹èƒ½å‹•å¦ç¿’(active learning)ã¨ã„ã†ã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ DUALISTã¯ã€ã‚¢ãƒŽãƒ†ãƒ¼ã‚¿ã«å¯¾è±¡ã®ãƒ©ãƒ™ãƒ«ä»˜ã‘ã¨åŒæ™‚ã«ã€ç´ 性ã§ã‚ã‚‹ã‚ーワードãŒé©åˆ‡ã‹ã©ã†ã‹ã®åˆ¤å®šã‚’委ãる能動å¦ç¿’システムã§ã€7月ã«é–‹å‚¬ã•ã‚Œã‚‹EMNLP 2011ã«æŽ¡æŠžã•ã‚ŒãŸè«–æ–‡ã§æ案ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€å®Ÿè£…も公開ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting. DUALISTã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã¨å®Ÿè¡Œã¯ç°¡å˜ã§ã™ã€‚システムã¯Javaã§å®Ÿè£…ã•ã‚Œã¦ã„ã¦ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’パッケージã®MALLETãŒåŒæ¢±ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ä»–ã«ã€W
入門 機械å¦ç¿’
目次 訳者ã¾ãˆãŒã ã¯ã˜ã‚ã« 1ç« ã€€ Rを利用ã™ã‚‹ 1.1　機械å¦ç¿’ã®ãŸã‚ã®R 1.1.1　Rã®ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã¨ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« 1.1.2　IDEã¨ãƒ†ã‚ストエディタ 1.1.3　Rパッケージã®èªã¿è¾¼ã¿ã¨ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« 1.1.4　機械å¦ç¿’ã®ãŸã‚ã®Rã®åŸºç¤ŽçŸ¥è˜ 1.1.5　Rã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ± 2ç« ã€€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®èª¿æŸ» 2.1　探索ã¨ç¢ºè¨¼ 2.2　データã¨ã¯ä½•ã‹ï¼Ÿ 2.3　データ内ã®åˆ—ã®åž‹ã‚’推論ã™ã‚‹ 2.4　æ„味推論 2.5　数値ã«ã‚ˆã‚‹è¦ç´„ 2.6　平å‡å€¤ã€ä¸å¤®å€¤ã€æœ€é »å€¤ 2.7　分ä½æ•° 2.8　標準åå·®ã¨åˆ†æ•£ 2.9　探索的データã®å¯è¦–化 2.10　複数ã®åˆ—ã®é–¢ä¿‚ã®å¯è¦–化 3ç« ã€€åˆ†é¡žï¼šã‚¹ãƒ‘ãƒ ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ 3.1　白ã‹é»’ã‹ï¼ŸäºŒå€¤åˆ†é¡ž 3.2　やã•ã—ã„æ¡ä»¶ä»˜ã確率入門 3.3　åˆã‚ã¦ã®ãƒ™ã‚¤ã‚ºã‚¹ãƒ‘ム分類器を書ã 3.3.1　分類器を定義ã—ã€éžã‚¹ãƒ‘ム（難）ã§ãƒ†ã‚¹ãƒˆã™ã‚‹ 3.3.2　分類器をã™ã¹ã¦ã®ç¨®é¡žã®é›»åメールã«å¯¾ã—
機械å¦ç¿’ã®Pythonã¨ã®å‡ºä¼šã„（１）：å˜ç´”ベイズ基礎編
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