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株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の

みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ

2. データサイエンティスト 2 今世紀でもっともセクシーな職業 ハーバード・ビジネス・レビュー 2013年年2⽉月号 2018年年までに⽶米国で14〜～19万⼈人不不⾜足 マッキンゼー 2011年年5⽉月 求められるスキル ビジネススキル，機械学習／ビッグデータ， 数学／OR，プログラミング，統計 Analyzing the Analyzers, O’reilly 2013 4. 本⽇日お話すること 4 1. データのこと Keywords: ダミー変数，⽋欠損値，正規化，次元の呪い 2. 機械学習のこと Keywords: 機械学習の分類，アルゴリズム，注意点 3. 評価のこと Keywords: 混同⾏行行列列，適合率率率，再現率率率，F値，ROC曲線 4. 分析のこと Keywords: 過学習，交差検証，学習曲線，バイアス・バリアンス 教師あり学習(後述)寄りの内容が多いです

はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ

先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を

若干リファクタ naivebayes.rb: 2014-06-30 (ruby2.1) 元ネタは Python 実装 第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 理論 第2回 確率の初歩：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 やること ナイーブベイズアルゴリズムを利用してテキストを読み込み、学習し、自動でカテゴリ分類する。 文章を形態素に分割する morphological.rb Yahoo!デベロッパーズネットワークの日本語形態素解析を利用する。 （nokogiri はインストール済で） require 'open-uri' require "nokogiri" APPID = 'Yahoo!デベロッパーズネットワークのアプリケーションIDを入力して下さい' REQUEST_URL = "http://jlp.ya

4. @mosa_siru • DeNA(2年目) • プラットフォーム API開発・運用 • ハッカドール　立ち上げからジョイン • サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部） • フロント/バックエンド Web開発 • ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える • 社内の分析チームと密に連携 4

8. ● 顔画像を用いた AV 検索 こういう娘のえっちな動画？ いもうと中出し 22 水谷さゆみ 恋する乙女たちの宇宙学園 2 栗林里莉 小滝みい菜 夢咲もえ 制服美少女と性交 夢咲りぼん 痴漢ゴスロリ痴女露出 酷夢 森乃梢 私立脱糞プレミア女学園 3 少女たちの課外授業 ! ポルノマニア 愛しの名女優コレクション 小泉キラリ 8 時間スペシャル 18 才解禁 中野えりか 見つけたよ .

本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思

今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い

ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品

こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ

8. 対象とする「数式」 • 行列やその要素の掛け算が出てくる数式 – 機械学習などの手法には、行列を使って表さ れているものが多い – 強力な線形代数ライブラリをうまく使えば楽 に実装できる • 数式の例はC.M.ビショップ「パターン認 識と機械学習」(以降 PRML)から採用 – ただし機械学習の知識は一切要求しない 9. 方針 • 「楽に」「確実に」実装しよう – 間違いにくく、可読性が高い – 最速は必ずしも目指していない • 動くものを確かに作れるようになってから • Python/numpy と R での実装例を紹介 – 基本的な行列計算しか使わないので、その他 の環境(Eigen など)にも参考になる（はず）

2. 自己紹介  比戸将平（HIDO Shohei）  TwitterID: @sla  専門：データマイニング、機械学習  経歴：  2006-2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ  機械学習(特に異常検知)のアルゴリズム研究開発  お客様案件でデータ解析プロジェクトに従事  2012-: 株式会社プリファードインフラストラクチャー  大規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー  2013-: Preferred Infrastructure America, Inc.  Chief Research Officer 2

機械学習は全然専門ではない僕が知ったかぶりをするのも何なので*1、もっともっと以前からそこそこやっている*2計量時系列分析の話でもしてお茶を濁してみることにします（笑）。 もうしつこ過ぎて自分でも嫌になってきたんですが（笑）、このシリーズでベースにするテキストは以下の2冊。沖本テキストとHamiltonテキストです*3。他にも良いテキストはあるんじゃないかと思いますが、ここではこの2冊をベースにしていきます。なお、ほとんど沖本テキストからの抜粋なのでお持ちの方はそちらを読んでもらった方が圧倒的に早いです、悪しからず。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る Time Series Analysis 作者

ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。