RNNこれくしょんでLSTM使おうと思って失敗した話をMLCTでした - Java Coffee Cafe
RNNこれくしょんを早速人柱になろうじゃないかと使ってみた 本来であれば結果や内部でどんな表現を獲得してるのかを話したかったが、 動くまでがものすごくツラく、しかもまだ間違ってるっぽい しかし、後世の人たちの為にセグフォで落ちないところまでどうやったかをまとめておく ただし、全てのデータが必ずこのやり方で落ちないとはかぎらない 公式のwikiに書かれているMLPのレイヤー数を変更したりしても落ちるので注意 入力データについて ※LSTMは自然言語処理なところで流行っているのでfeatureの日本語は「素性」とします サンプルにあるrecall.jsonで動かす場合入力データはpythonのstructでpackされている(gen_recall.pyのwrite_binay参照) 素性が01の二値である場合(jsonの設定のdata/typeにserise_int_binaryを指定した)こ
Machine Learning Casual Talks #3 (略称MLCT)やりました #MLCT - once upon a time,
先日、Machine Learning Casual Talks #3を行いました。 togetterのまとめ 久しぶりのMLCTでしたが、今回も濃密な議論が行われました。 今回、発表資料を乗せるとともに、開催にあたってカジュアルとは、何故始めたか、を改めてお知らせしたので、それをこちらにも書いておきます(次回は募集ページに書こう) 発表資料 プロダクション環境でオンラインで機械学習を動かすにあたってツライ話 #MLCT from Shinta Nakayama www.slideshare.net Mlct 20150430v2 from Masakazu Sano www.slideshare.net Hivemall LT @ Machine Learning Casual Talks #3 from Makoto Yui www.slideshare.net まさか、Hivemal
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第1回Machine Learning Casual Talksにてパーソナライズ・ニュースでの機械学習事例について発表しました #MLCT
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog レコメンデーション技術の村尾です。 先日（6月6日）、クックパッドで開催された Machine Learning Casual Talks（#MLCT） において、Yahoo! JAPANの提供しているパーソナライズ・ニュース（あなたにおすすめの記事）での、機械学習（Machine Learning）の活用事例について講演を行いました。 MLCTという機械学習についてのかなりニッチなイベントであったにも関わらず、聴講者募集から枠が埋まるまでに30分程度しかかからなかったと聞き、この分野で普段業務を行われている、または関心のあるエンジニアの多さと、熱量の大きさに驚かされました。 ちなみに"Casual"について事前の認識合わせを全く
Machine Learning Casual Talks #1で話しました
先週金曜6/6、クックパッドにて開催されたMachine Learning Casual Talksで話しました。主に、Jubatus作ってた時に遭遇した、機械学習作ってるとよく遭遇するようなバグの話をしました。当日の様子はこちら。 さて、最近は3番目の「設定はどうあるべきか」ということをよく考えています。 例えば、ちょっと資料の中でも紹介しているクラスタリングですが、重みを減衰させるための忘却係数と、完全にメモリから消し去る閾値が設定できるようになっています。 しかし、これは最大使用メモリを制御したいときにちょっと面倒なことになります。閾値$\theta$と忘却係数$\alpha$としたときに、メモリから消えるまでの寿命は、おおよそ$\log\theta / \log\alpha$です。どちらのパラメタをいじっても最大使用メモリ量は変化してしまします。ユーザーが指定したい挙動（ここではメ
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