横田です。 自分の個人ブログに「行っておくべき、有名IT系勉強会のまとめリンク集」と「フォローしておくべきIT系勉強会の公式Twitterまとめ」という記事をエントリしたところ、これらの記事を「さくらのナレッジに転載してはどうか？」というお誘いをいただきました。 確かにこれらの記事については「IT系のナレッジ」と言えば、そうなのですが、ただ転載するだけではつまらないので「IT系勉強会」のリンクと、これらの勉強会の情報を入手するにはどのようにすれば良いのか、考えていきたいと思います。 《参加すべきIT系有名勉強会》 ITに関係する勉強会は毎日のように開催されています。これだけ勉強会の数が多いと、どのようなIT系の勉強会があって、自分が関心がある勉強会がいつ開催されるのか、わからない人も多いと思います。 まずは、一度定期的に開催され、参加人数も多い勉強会に参加するのが良いと思います。 下記に有

■ doc2vec.pyをカスタマイズ 変更点① デフォルトのdoc2vec.pyだと、レスポンスのときのlabelがカスタマイズできなかったので、 設定したlabelで結果を呼び出せるように変更してみました。 変更点② doc2vec.pyのデフォルトでは、文書の似ているものは？って叩くと、文書も単語も出力されてしまうので、文書の似ている文書だけを出力するメソッドも作成しました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Copyright (C) 2013 Radim Rehurek <me@radimrehurek.com> # Licensed under the GNU LGPL v2.1 - http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html """ Deep learning via the d

人間が分類したデータを教師データとしてテキスト分類をしている際に人間がデータの間に介在することによる弊害が出てきたので、教師なしのテキスト分類器を作ってみました。 人間がラベル付けすることによる問題点 階層構造にあるデータを並列にラベル付ける 人によって大きく判断が違ってくるようなラベルをつける 作業開始時点と終了時点でラベルの付け方が変わる 参考資料 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) Deep Learning Tutorials Distributed Representations of Sentences and Documents, Le+, 2014 やったこと Doc2Vecで各文書について他の文書との類似度ベクトルを作成 SVDで次元圧縮 k-meansでクラスタリング k-meansでなくてグラフアルゴリズムで分類した方が良かったな、

まず最初に、word2vec の仕様 を ① Mikolov 氏ほか共著論文 と　② O'Reilly本 から適宜 転載しつつ確認 Mikolov 氏 他　word2vec 論文 を読み解くと、、、以下の知見が掲載されている Mikolov ほか共著 （ 論文 ）"Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space" ① コーパスの単語数が多けれは多いほど、モデルの次元数が大きければ大きいほど、意味演算の正確性の精度は高まる。（モデルの次元数が大きい場合は、コーパスサイズも相応にないと精度は落ちる） ② 文法的 （ Syntactic ）には、 NNLM が、意味的 （ Semantic ） には Skip-gram が精度が高い ③ コーパスのサイズが2倍になれば、モデルの次元数も2倍にするべきである （ 以下、Miko

word2vecが流行っていますね．僕も３ヶ月前くらいから触り始めました．これ，どうしても類似度に目がいくんですけど，よい類似度っていうのは目的によりけりなので一般的に評価しづらいです．なのでこの手の論文とかでもうまくいった例を幾つか載せて定性的に評価していることがあります．今回は，ベクトル表現学習の”上のタスク”である分類問題においてこの有効性を評価してみます． 今，「犬の名前なのか猫の名前なのかを分類する分類器を作りたい」人がいるとします．機械学習的なアプローチだと，犬の名前，猫の名前をいくつかピックアップしてデータを作り，学習させて評価します．コードは以下に載せておきます（もし試したい人がいたら，モデルはご自身のを！）． This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled

はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、

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Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの可視化とセキュリティ分析 オントロジー等、グラフ構造を持つデータの可視化 このソフトウェアはもう10年以上も開発が続いています。私もカリフォルニア大学のチームの一員として、かなり初期から開発に加わっておりますが、私の努力不足もあり、日本語のドキュメントはとて

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ゲームと言えばネイティブアプリなイメージがありますが、HTML5やJavaScriptエンジンが高性能化するのに伴ってWebブラウザでも十分ゲームが遊べるようになっています。Webブラウザであればインストールの手間なく遊べて、さらにラップすることでアプリ化することだって可能です。ゲームエンジンは多数存在しますが、今回は特に2Dをサポートしたソフトウェアを紹介します。mBaaSお役立ちブログ トップ> ブログ> Tips> HTML5でゲーム開発。JavaScriptゲームフレームワークまとめ ゲームと言えばネイティブアプリなイメージがありますが、HTML5やJavaScriptエンジンが高性能化するのに伴ってWebブラウザでも十分ゲームが遊べるようになっています。Webブラウザであればインストールの手間なく遊べて、さらにラップすることでアプリ化することだって可能です。 ゲームエンジンは多数

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