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ブックマーク / tech.preferred.jp (5)

  • Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開(健康・医療向けデータを用いた実践編も含む) | Preferred Research

    Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開(健康・医療向けデータを用いた実践編も含む) PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。記事では、日メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術IT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ

    Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開(健康・医療向けデータを用いた実践編も含む) | Preferred Research
  • ニューラルネットの逆襲から5年後 | Preferred Research

    私が2012年にニューラルネットの逆襲(当時のコメント)というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks(PFN)を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP(自然言語処理)の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して

    ニューラルネットの逆襲から5年後 | Preferred Research
    mzi
    mzi 2017/11/29
    よい記事です。
  • 研究・企業・生き方について - 情報科学若手の会2011 - Preferred Networks Research & Development

    岡野原です。 2011/9/17〜2011/9/19に熱海で行われた情報科学若手の会2011に参加し、講演をしてきました。 テーマを決めるに当たって、参加者の年齢、興味分野、スキルの幅が非常に広いということもあり、若手の会参加者のみなさんから質問を前もって聞いておき、それについて回答するという形にしました。 自由に質問を集めたのですが、それらは研究・企業・生き方のテーマにまとめられそうだったので、それらのテーマに沿って講演をしました。 研究 : 自然言語処理、機械学習、それらの今後 企業:起業の話、PreferredInfrastructureの話、 研究をビジネスに適用する際の話 生き方:学生、社会人の心境、アドバイス、 モチベーションの話など 何か一つのメッセージを伝えるというよりは様々な考えや体験談、tipsなどを関係なく並べたものになっています。 皆様にとって何か参考になれば幸いで

    研究・企業・生き方について - 情報科学若手の会2011 - Preferred Networks Research & Development
  • 単語と文字の話 - Preferred Networks Research & Development

    4月からPFIで働いてます。海野です。 今日は単語の話をします。読み物的な話なので軽く読んでください。 テキストデータなどの自然文を機械処理するときには、まず最初に単語に分割するということをよく行います。一般的にはMeCabやChasenといった形態素解析エンジンに投げて行います。形態素と単語の区別という話もあるのですが、ここでは大雑把に「連続した文字列の単位」くらいの意味で話します。 検索という文脈ですと形態素インデックスという言葉がありますが、これは検索の最小単位を文字単位ではなくて形態素の単位にするということです。例えば「東京都」は「東京」「都」に分かれるため、「京都」というクエリに対して見つかるのを防ぐなど、精度を上げる効果があります。反面、深刻な検索漏れを引き起こす可能性があるため嫌われることが多いです。こうした漏れは検索に限らず、テキストマイニングなどの文脈でも問題となることが

    mzi
    mzi 2011/06/01
  • 分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development

    1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきたブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います!日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた!あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま

    分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development
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