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Pythonã«ã‚ˆã‚‹Deep Learningã®å®Ÿè£…
2. Title Name Date OUTLINE â—‹About me ○今⽇日ã®è©± â—‹Neural Networkã®ãŠã•ã‚‰ã„ â—‹Deep Learningã‚„ã£ã¦ã¿ã‚ˆã† -â€â€‘‒ Auto Encoder -â€â€‘‒ Dropout â—‹ãŠã‚ã‚Šã« 3. Title About me Akiba Shinya æ—©ç¨²â½¥ç”°â¼¤å¤§å¦ -â€â€‘‒ 機械科å¦å°‚æ”» M2 Name -â€â€‘‒ 分æžã®ã‚¢ãƒ«ãƒã‚¤ãƒˆ -â€â€‘‒ 機械å¦ç¿’ã€ç‰©ç†ï§¤ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ @aki_̲n1wa Date 4. Title Name Date 今⽇日ã®è©± ○数年年å‰ã‹ã‚‰è©±é¡Œã®ã¤ããªã„Deep Learning(DL)ã®è©±ã‚’ã—ã¾ã™ã€‚ 最近ã¯slideshareç‰ã«ã‚‚ã€DL関連ã®è³‡æ–™ï¦¾ãŒå¢—ãˆã¦ãã¾ã—ãŸã€‚ DLã®æ¦‚説やライブラリ紹介ãªã©ãŒå¤šãã€å®Ÿéš›ã«ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã§æ›¸ãã¨ãã« å‚考ã«ã§ãる資料料ãŒã‚ã¾ã‚Šãªã‹ã£ãŸã“ã¨ãŒã€ç™ºè¡¨ã®å‹•æ©Ÿã§ã™ã€‚ (爆速ライ
CRF ã«ã¤ã„ã¦ï¼ˆå¯å¤‰æ¬¡æ•° CRF ã¸ã®å‰æŒ¯ã‚Šï¼‰ - アスペ日記
最大エントãƒãƒ”ーモデルã®ç¶šã。 今回ã¯ã€CRF（Conditional Random Fields, æ¡ä»¶ä»˜ãç¢ºçŽ‡å ´ã¨ã‚‚） 一般*1ã«ã¤ã„ã¦ã€‚ å‰å‘ã・後ã‚å‘ãアルゴリズムã«ã¤ã„ã¦ã¯æ›¸ã‹ãªã„。 ã¾ãŸã€ä¸€èˆ¬ã«é–¢é€£ãŒæ·±ã„ã¨ã•ã‚Œã‚‹ MEMM ã¨ã„ã†ã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚ã€ã“ã“ã§ã¯è§¦ã‚Œãªã„。 CRF ã¨ã¯ã©ã†ã„ã†ã‚‚ã®ã‹ã€‚ 一言ã§ã„ã†ã¨ã€æœ€å¤§ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒãƒ”ーモデルã®è€ƒãˆæ–¹ã‚’系列ラベリングã«å¿œç”¨ã—ãŸã‚‚ã®ã€‚ ã“ã“ã§ã€ç³»åˆ—ラベリングã¨ã„ã†ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ã¤ã„ã¦ç°¡å˜ã«èª¬æ˜Žã—ã¦ãŠã。 ãŸã¨ãˆã°ã€å“詞タグ付ã‘ã®ã‚ˆã†ãªã‚‚ã®ãŒã‚る。 英語ã®ã‚ˆã†ã«å˜èªžãŒåˆ†ã‹ã‚Œã¦ã„る言語ã§ã€ãã‚Œãžã‚Œã®å˜èªžã«å¯¾ã—ã¦ã€Œåè©žã€ã€Œå‹•è©žã€ãªã©ã®å“è©žã‚¿ã‚°ã‚’ã¤ã‘ã‚‹ã¨ã„ã†ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã€‚ å¤å…¸çš„㪠"time flies like an arrow"*2 を例ã«ã¨ã‚‹ã€‚ ã“ã‚Œã«ã¯è¤‡æ•°ã®è§£é‡ˆãŒã‚ã‚Šã€ãã®ä¸ã«ã¯ 時ã¯çŸ¢ã®ã‚ˆã†ã«éŽãŽåŽ»ã‚‹ï¼ˆå…‰é™°çŸ¢ã®ã”ã¨ã—） 時ãƒã‚¨ã¯çŸ¢ã‚’好む ã®ã‚ˆã†ãªã‚‚ã®
ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼æƒ…å ± - æ•°ç†ç¬¬6ç ”ç©¶å®¤ãƒ›ãƒ¼ãƒ ãƒšãƒ¼ã‚¸
Information-Theoretic Machine Learning and Data Mining Group Department of Mathematical Informatics The University of Tokyo ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼æƒ…å ± 開催予定ã®ã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ â– 2010å¹´8月31日（ç«ï¼‰11:00-12:30 題目Predicting drug-target interaction networks from the integration of chemical, genomic and pharmacological spaces å ´æ‰€å·¥å¦éƒ¨14å·é¤¨534å·å®¤ [地図] 講師山西 芳裕（パリ国立高ç‰é‰±æ¥å¦æ ¡ï¼›Mines ParisTech ç ”ç©¶å“¡ï¼‰ 言語日本語 概è¦In silico prediction of drug-target interaction
Latent Dirichlet Allocations ã® Python 実装 - 木曜ä¸è¶³
LDA ã¨ã¯ "Latent Dirichlet Allocation"。文書ä¸ã®å˜èªžã®ã€Œãƒˆãƒ”ックã€ã‚’確率的ã«æ±‚ã‚る言語モデル。 「潜在的ディリクレé…分法ã€ã¨è¨³ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã‚‚ã‚ã‚‹ãŒã€ãã®åå‰ã ã¨ã€Œãã‚Œã£ã¦ãªã‚“ã ã£ã‘？ã€ã¨ã„ã†äººã®ã»ã†ãŒå¤šãã†ï½—。 å„å˜èªžãŒã€Œéš れトピックã€(話題ã€ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒªãƒ¼)ã‹ã‚‰ç”Ÿæˆã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã€ã¨æƒ³å®šã—ã¦ã€ãã®ãƒˆãƒ”ックを文書集åˆã‹ã‚‰æ•™å¸«ç„¡ã—ã§æŽ¨å®šã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。特徴ã¯ã€æžœç‰©ã® apple ã¨éŸ³æ¥½ã® apple ã¨ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータ関連㮠apple を区別ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ã‚‹(ã“ã¨ãŒæœŸå¾…ã•ã‚Œã‚‹)ã¨ã„ã†ç‚¹ã€‚ãã®ãŸã‚ã«ã€ã©ã®ãƒˆãƒ”ックを生æˆã—ã‚„ã™ã„ã‹ã¨ã„ã†åˆ†å¸ƒã‚’å„æ–‡ç« ã‚‚æŒã¤ã€‚ç´°ã‹ã„話ã¯ç•¥ã€‚ çµæžœã®è¦‹æ–¹ã¨ã—ã¦ã¯ã€å®šé‡çš„ã«ã¯ãƒ‘ープレã‚シティを見るã—(一般ã«å°ã•ã„ã»ã©ã„ã„)ã€å®šæ€§çš„ã«ã¯å„トピックãŒã©ã®ã‚ˆã†ãªå˜èªžã‚’生æˆã™ã‚‹ã‹ã€ãã®ç¢ºçŽ‡ä¸Šä½ã®ã‚‚ã®ã‚’見ã¦ãµã‚€ãµã‚€ã™ã‚‹ã€‚ã“ã®ã€Œå„トピックãŒç”Ÿæˆã™ã‚‹å˜èªžã€
Radiobots – 人工知能ラジオ番組
ç§ãŸã¡ï¼ˆæœ¨æ‘・ジェプカ・高丸）ã¯ã€ãƒ©ã‚¸ã‚ªç•ªçµ„ã®ãƒ‘ーソナリティã¨ãƒªã‚¹ãƒŠãƒ¼ã®é–¢ä¿‚ã‚’å‚考ã«ã—ãŸå¯¾è©±å‡¦ç†ã®æ–°ã—ã„æž çµ„ã¿ã‚’æ案ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚従æ¥ã®å¯¾è©±ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã§ã¯ã€å¿œç”ã®å“質å‘上ã«ç„¦ç‚¹ã‚’当ã¦ã¦ã„ã¦ã€ç¶™ç¶šã—ã¦åˆ©ç”¨ã™ã‚‹ã—ãã¿ã‚„入力ã®è² è·ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã‚ã¾ã‚Šè€ƒãˆã‚‰ã‚Œã¦ã„ãªã„(ã¯ãšâ€¦)。 ç ”ç©¶ä»£è¡¨è€…ã€€å°æ¨½å•†ç§‘大å¦ã€€æœ¨æ‘泰知 従æ¥ç ”究ã¨ã®é•ã„ 関連æ¥ç¸¾ 木æ‘泰知, ジェプカラファウ, 高丸åœä¸€, “Radiobots型対話システムã®æ案â€, JSAI2015. … Radiobots型対話システムã®å®Ÿè£…例 Radiobots型対話システムã®å®Ÿè£…例(2015å¹´12月) Radiobots型「Pepperã§å°æ¨½å•†ç§‘大å¦ã‚’紹介ã™ã‚‹ã€å¯¾è©±ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®å®Ÿè£…例(2016å¹´06月)
Decision Tree Learning
決定木å¦ç¿’ 目的 ã‚らã‹ã˜ã‚分類ã—ã¦ãŠã„ãŸãƒ‡ãƒ¼ã‚¿é›†åˆã®æ³•å‰‡æ€§ã‚’推定ã—，決定木を自動的ã«ç”Ÿæˆã™ã‚‹ã“ã¨ï¼Ž > 決定木 属性・属性値ペアã®ãƒªã‚¹ãƒˆã¨ã—ã¦ä¸Žãˆã‚‰ れるデータをå—å–り，ãれをã‚らã‹ã˜ã‚定ã‚られãŸæ¦‚ 念(カテゴリ)ã®ã©ã‚Œã«å±žã™ã‹ã‚’決定ã™ã‚‹è£…ç½® (注æ„) ã“ã“ã§ã¯ï¼Œç°¡å˜ã®ãŸã‚ã«ã‚らã‹ã˜ã‚与ãˆã‚‰ã‚ŒãŸä¸€ã¤ã®æ¦‚念㫠属ã™ã‹ã©ã†ã‹ã‚’決定ã™ã‚‹è£…ç½®ã¨ã™ã‚‹ï¼Žã¤ã¾ã‚Šï¼Œæ±ºå®šæœ¨ã¯ãƒ–ール関数をã‚ら゠ã™ã“ã¨ã¨ã™ã‚‹ï¼Ž [葉ノード]: 概念 (ã“ã“ã§ã¯ãƒ–ール値) [ä¸é–“ノード]: 属性値ã®ãƒ†ã‚¹ãƒˆ テストã®çµæžœãŒ n 通りã‚ã‚‹ã¨ãã¯ï¼Œãã‚Œãžã‚Œã®çµæžœã«å¯¾ã—㦠n 個ã®ã‚¢ãƒ¼ クをもã¤ï¼Ž å„ä¸é–“ノードã«ãŠã‘るテストã¨ã—ã¦ã¯å”¯ä¸€ã®å±žæ€§å€¤ã®æ¤œæŸ»ã ã‘ãŒè¨±ã•ã‚Œ る． (決定木ã®ä¾‹1: å’æ¥ã®åˆ¤å®š) (決定木ã®ä¾‹2: ã¿ã‹ã‚“ã®ä¸Š/並ã®åˆ¤å®š) 決定木ã®è‰¯ã• 一般ã«åŒã˜åˆ¤åˆ¥ã‚’ã™ã‚‹æ±ºå®šæœ¨ã¯å¤šæ•°ã‚る． (トレーニングデータã®ä¾‹) ã“ã®ãƒˆãƒ¬ãƒ¼
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ランã‚ング
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