新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
「ＥＴＬ文字データベース」（ｅｔｌｃｄｂ）
１．「ＥＴＬ文字データベース」とは？ 電子技術総合研究所 （現在・産業技術総合研究所 つくば中央第２）において、 日本電子工業振興協会 （現在・電子情報技術産業協会）、 大学、民間の研究機関等の協力のもとに、 パターン認識の１分野である文字認識研究用に収集された、 手書き英数字、ひらがな、カタカナ、教育漢字、ＪＩＳ第１水準漢字、印刷漢字など、 約１２０万サンプルの文字パターンデータを納めたデータベースで、 ＥＴＬ１〜ＥＴＬ９の９種類があり、 データベース自身は、無料で使用することができます。 ２．「ＥＴＬ文字データベース」を利用するには？ 利用申請書類が、apform.htmにあり、 この中の、howtoget.htm に詳しい申請手順が記載されています。 ３．「ＥＴＬ文字データベース」は、どんなデータ？ 「ＥＴＬ文字データベース」は、 オフライン文字認
chokan - lowreal - Trac
chokan IRCNet/freenode (登録済み) にいる BOT。Tiarra ( http://www.clovery.jp/tiarra/svn/ ) で繋ぎ、chokan.rb, plagger のアレやこれややってる。 plugin on_mode(channel, positive_mode, negative_mode) positive_mode #=> [['o', 'chokan']] # [['s', nil'], ['n', nil]] chokan.rb Ruby で書かれた IRC BOT。 RICE ( http://arika.org/ruby/rice ) を少し改変したものを使用し、プラグインの動的ロードにより拡張が簡単にできる。 匿名モジュール内での plugin ロード マルチリンガル (内部文字コードは utf-8) Chokan そのうち
ニュ-ラルネットの新展開: 研究の最前線を探る (Information & computing) | 甘利俊一 |本 | 通販 | Amazon
コメント: 経年なりに良いです。天に茶ジミ、天小口に焼け、カバー焼け・汚れ、全体に汚れ・擦れなどがあります。古書をご理解いただいた上お買い求めください。 Amazon専用在庫です。ご注文後、「ゆうメール」にてすぐに発送いたしますのでよろしくお願いいたします。
労働集約型人工知能あるいは「半労半算」 - アンカテ
podcastleというポッドキャストを日本語で検索できるサービスがスタートしている。このプロジェクトの最も興味深い所は、「認識結果をみんなで訂正する」という発想だ。 日本語には，同音異義語が多数あります．また，聞きとりにくい音声は，人間が聞いても間違えてしまうことがあります．そのような音声は，コンピュータにも認識できません．また，音声認識技術はまだまだ研究段階なので，人間には容易に聞き分けられる音声でも間違えてしまうことがあります．つまり，音声認識では認識誤りを避けることができないのです． そこでPodcastleでは，音声認識の持つ最大の欠点である認識誤りを， みんなで訂正するという方法で克服できるのではないかと考えました．検索されたポッドキャストは，簡単な操作で認識誤りを訂正することができます．訂正した結果を共有することによって，徐々に正しい認識結果を検索することができるようになって
エージェントアプローチ 人工知能 | ラッセル,S., ノービック,P., 古川 康一 |本 | 通販 | Amazon
￥￥17,39417,394 () 選択したオプションを含めます。 最初の月の支払いと選択されたオプションが含まれています。 詳細
Web 2.0からセマンティック・ウェブへ
“Web 2.0”の主張 Tim O'Reillyによれば プラットフォームとしてのウェブ（The Web As Platform） 集合知の利用（Harnessing Collective Intelligence） データが重要（Data is the Next Intel Inside） 商品としてのソフトからサービスとしてのソフトへ（End of the Software Release Cycle） ハッキングと連動が容易な軽量プログラミング（Lightweight Programming Models） PCに限定されない利用（Software Above the Level of a Single Device） Ajaxに代表されるリッチなUI（Rich User Experiences） （What Is Web 2.0 Design Patterns and Busin
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Expired：掲載期限切れです この記事は，ロイター・ジャパンとの契約の掲載期限（30日間）を過ぎましたので本サーバから削除しました。 このページは20秒後にNews トップページに自動的に切り替わります。
特集「言葉を理解するコンピュータ」（1）
いまでは仕事や生活に欠かせなくなった日本語ワープロ・ソフト。日本語でキーワードを指定すると，その言葉を使っているWebサイトを見つけてくる検索サービス。また，パソコンを購入すると簡単な翻訳ソフトが付いてくることも多く，それを使うと英文サイトの内容をある程度意味の通じる日本語に翻訳してくれる。コンピュータが日本語を扱う場面は，いまではごくありふれた風景になった。 このように，人間が使う言葉をコンピュータに処理させようとする分野を，自然言語処理と呼ぶ。自然言語とは，コンピュータのプログラミング言語のような記述形式の定まったものと区別して，人間が普通に用いる言語を指すときに使う表現である。およそ言葉で表せるデータの存在するところ，すべてその応用範囲である。 自然言語処理研究の歴史は長く，コンピュータの登場とともに始まったと言ってもいいだろう（表1[拡大表示]）。この種の知的なシステムは期待と失望
リアルな映像を作るグラフィックス・アルゴリズム
3次元コンピュータ・グラフィックス（3DCG）の世界で，リアリティは非常に重要なテーマです。リアルな3DCGを作るため，これまで様々な研究/開発がなされ，その成果は映画やビデオ・ゲームなどで誰でも目にすることができるようになっています。そして，現在でもさらなるリアリティの追求のため，日々研究や開発が続けられています。このパートでは，そうしたリアルな3DCGの裏側にある技術の一端をお見せします。 3DCGのリアリティは「形状」「色/質感」「動作」という三つの要素に分けて考えることができます。これらが技術的にどのような難しい点を含んでおり，どのように解決されてきたかは，最後のカコミ記事「3DCGのリアリティを実現する三つの要素」を参照していただくとして，これらの三要素が一定の水準に達したところで浮かび上がってきた，ある問題に焦点を合わせてみましょう。それは自然な動作の大量生成が難しい，という問
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