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最近以下のようにコーチングや人間の学習モデルの勉強をしている。 目標設定の仕方を学ぶ - 「ザ・コーチ」読んだ - $shibayu36->blog; 「リファクタリング・ウェットウェア」を再読した - $shibayu36->blog; 「コーチングのすべて」という本を今読んでいる そこで、自分の考えをまとめるためにも、なぜ最近コーチングや人間の学習モデルの勉強をしているか書いてみようと思う。 最近、株式会社はてなという会社で、シニアエンジニアというポジションに付いた。シニアエンジニアは、数人のエンジニアのメンターとして、目標設定・1on1面談・評価などを行うポジションだ。また、社内のエンジニアの一つのロールモデルとなれるような態度を求められる。 このポジションになった時に、まず初めに考えたことは、このポジションとして求められていることは何なのかということだった。考えた結果、数人のエンジ

一流講師の授業を無料で受講する～「Udacity（ユーダシティ）」の使い方（1）：登録編：海外Webサービスのトリセツ（18） 海外Webサービスの使い方を「日本語で」分かりやすく説明するシリーズ、今月はオンライン講座プラットフォーム「Udacity（ユーダシティ）」を解説します。

いろいろと年度末に向けた TODO が溜まってきている。娘が生まれてからというもの、仕事の時間を8割に削減しているため、ひとまず年度内は新規の仕事は原則的に引き受けないようにしているのだが、継続の仕事だけでも思ったよりあるものである。 午前中は自然言語処理特論（大学院の授業）。みんなのソースコードを見ていると、特徴が出ておもしろい。「あ、これサンプルに使える！」と思ったりする。大規模化したときの効率なんかについて、ときどき補足を入れたりする（可読性や保守性のためにあえて効率を犠牲にしている場合もあるので、一概に効率をよくする必要はないのだが）。結局計算量を見積もるという意識がないと、あっさり何度も実行される重複した処理を書いたり、疎行列なのに密行列を作って演算したりするので、書いて実行し、直して「速くなった！」という経験を何度もするのが近道なのかな。 午後は SLP（自然言語処理の教科書）

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Unlocking knowledge, Empowering Minds. Free lecture notes, exams, and videos from MIT. No registration required. Learn More about the OCW mission Free and open access to knowledge needs your support. When you donate to MIT OpenCourseWare, you open up possibilities for learners everywhere. Make your gift before our June 30 fundraising deadline. Chalk Radio: a podcast about inspired teaching at MIT

(see also: 今週のCoursera） せっかく関東に来てアレだけど勉強会に時間使うより coursera に時間使いたい— smlyさん (@smly) 4月 20, 2012 そんなに楽しいものがあるというのならちょっと見てみようと思ってですね Education for Everyone - Coursera 誰でもオンラインで大学教育が受けられる。 その手のものではOpenCourseWareが有名だけれど、どこを覗いてもあまり面白いなーと思うことがなかった。iTunes Uも同様。TechCrunch曰く「PDFを電子書籍だと言い張るような態度」とは言い得て妙である。 Courseraはどうだろう。トップページを見る限りでは Stanford University Princeton University University of Michigan University

米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a

「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場

例によって，ICML2011からActive Learning from Crowdsのメモ書きです． クラウドと銘打ってはいますが，結局のところ複数アノテーターがいるときにどのように能動学習を行うとよいか，という手法提案の論文になっています． 概要 アノテーターが複数いる場合の能動学習手法の提案 ラベル付けしたいデータに関して，一番信頼できるアノテーターのラベル付け情報を信頼する ただ単に多数決を取るよりも高い精度を達成 能動学習 (Active Learning) 今までラベル付けしたデータから学習器を生成 上手く分類出来ないデータ（今後の学習に一番有効なデータ）を選び，アノテーターによるラベル付け 上記の操作を繰り返す 複数アノテーター 多くの教師あり学習では，一人のアノテーターがラベル付けすることを暗に仮定 この仮定は本当に正しいか？ 近年は，多くのあのテーターが同時にラベル付けす

ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1

こちらは SDM の発表．マルチクラス向けの PA の精度改善．去年の研究会に出てた話と同じかな．ようやく PDF が公開． さらっと眺めただけなので，後でちゃんと読もう．

今日の機械学習の勉強会では Percy Liang, Dan Klein. Online EM for Unsupervised Models. NAACL-2009. を @tettsyun くんが紹介してくれた。日本語による解説は@hillbigくんのオンラインEMアルゴリズムに詳しい。(ohmm(オンラインEMによるHMM学習)をリリースしましたでソースコードも公開されている) ちなみに@tkngさんがChaIMEの高速化とモデルファイルのサイズを縮小するために、このohmmを用いており、大規模データに対してスケールする、ということを示していた、というのがここまでの経緯。 しかし今回きちんと論文を読んでみると、どうも彼らは新しいことを提案したというよりは、自然言語処理のいくつかのタスクでしっかり実験しました、という話のようである。そして、品詞タグ付けと単語分割、文書クラスタリングと機

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