正解データがなくても分析コンペは作れる話 - NTT Communications Engineers' Blog

2022/12/19 15 users Blog 妙技 コンペ NTT Com 分析コ

みなさんこんにちは デジタル改革推進部の浅野です。 NTT Comでは社内の分析課題をコンペにしてみんなで解くイベントがあるのですが、今回は正解データが十分用意できなくてもコンペを開催することに成功したので、その妙技をご紹介したいと思います。 (過去の開催はこちらにも投稿しております) 分析コンペとは 分析コ... 続きを読む

なるほどそうか、「機械学習モデル」を高1数学で理解する | 日経 xTECH（クロステック）

2019/06/25 335 users 例題 xTech 偏微分 関数 損失関数

機械学習をマスターする上でカギとなる、「損失関数」。機械学習モデルにおいて、予測値と正解値（正解データ）がどの程度近いかを示す指標となる関数です。 そのイメージをより具体的に持つため、簡単な例題をここで扱ってみましょう。解を導き出すのに少し時間がかかりますが、「偏微分」などの高度な数学は全く使いま... 続きを読む

詳説 人工知能 - ディープラーニングの仕組みと応用：ITpro

2017/01/25 354 users ITpro ニューラルネットワーク 詳説 模倣 人工知能

脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習... 続きを読む

詳説 人工知能 - ディープラーニングの仕組みと応用：ITpro

2017/01/23 354 users ITpro ニューラルネットワーク 詳説 模倣 人工知能

脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習... 続きを読む

きまぐれ日記: Yahoo!の形態素解析をMeCabで無理やり再現してみる

2007/06/22 227 users Mecab 品詞 チューニング 辞書 単語

MeCabで形態素解析器を作りたい場合は以下の二つの言語リソースが必要です。 1. 辞書 (単語と品詞のペアの集合) 2. 入力文と、それに対応する正解出力ペア(正解データ) 現在公開している mecab-ipadic は、ipadicとRWCPコーパスという正解データを使っています。 ここから分かるとおり、少なくともMeCabを使う場合は、コスト値を丹念にチューニング するといった職人芸は要りま... 続きを読む