統計モデル，機械学習の導⼊
統計的機械学習を用いた乱流モデルの開発 (乱流研究のフロンティア)
... $\frac{\partial\overline{u}_{j}}{\partial x_{j}} = 0$ (1) $\frac{\partial\overline{u}_{i}}{\partial t} = -\frac{\partial\overline{u}_{i}\overline{u}_{j}}{\partial x_{j}}-\frac{\partial\overline{p}}{\partial ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... では，データを分割し，データ の一部を用いてモデルを学習させ，学習に用いなかった残りの データによって，学習したモデルのテストを行い未知のデータ に対する予測性能を評価する．交差検定は，学習に用いること ...
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講義名 統計 機械学習モデリング 担当教員汪金芳 山崎眞見 単位数期間 曜日 時限科目区分学習到達目標 2 単位 後 水 6 限 専門科目 機械学習の基本である 回帰 分類 モデル選択 ニューラルネットワーク サポートベクトルマシンを初めとする理論を理解する 講義概要 データに潜む有用な情報を数理モ
... 学習到達目標 公共領域における課題に対し、データ分析を用いた課題の深堀から解決策の策定・提言 までの問題解決の一連のプロセスについて、関係者と連携しながら進められる素地の醸 成 講義概要 本講義では、個票データ（擬似データ含む）分析を用いた問題解決の一覧のプロセスを、 ...
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機械学習のご紹介
... 大規模ビルにおける空調設備のエネルギー使用量の最適化 オフィスビル、病院、その他大規模商業ビルの冷暖房空調システムの 多くは、気候パターンの変化やエネルギーコストの変動、建物の熱特 性を考慮に入れていないため非効率的なものとなっています。 ...
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統計的機械翻訳入門
... （言語モデルは英語） ・5-gramモデル ベースシステム： NIST 2006 Machine Translation Evaluationで１位だったGoogleのシステム 24 P.Koehn, F.Och and D. Marcu. 2003. Statistical phrase-based translation, NAACL-2003, pp.48-54. D. Marcu and ...
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統計モデリング入門 2019aモデリング入門 2019a入門 2019 (a) 久保の多様性生物学の講義全体の流れの紹介の流れの紹介れの紹介 観測されたパターンを説明する統計モデル されたパターンを説明する統計モデル パターンを説明する統計モデル 説明する統計モデル する統計モデル 統計モデリング入
... 作り図機能が強力 統計モデリング入門 2019a学の勉強に基づく成績評価は自由良い統計ソフトウェアが必要い統計モデリング入門 2019aソフトウェアが必要! この教科書とソフトウェアでも可能 R を説明する統計モデル 使って各回の「課題」を出しますって問に基づく成績評価題」を出しますを説明する統計モデル ...
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自己紹介 23 年 : NAIST 博士後期課程修了 統計的自然言語処理 機械学習 データマイニング 24 年 : NTT コミュニケーション科学基礎研究所入所リサーチアソシエイト グラフ構造に対する機械学習手法 25 年 ~ Google 株式会社ソフトウェアエンジニア Web 検索 ( サーチク
... 規則(ヒューリスティックス)に基づく手法 (80年代) 最長一致: 長い単語を優先 (KAKASI) 分割数最小: 文全体の単語の数を最小にする候補 文節数最小: 文全体の文節数を最小にする候補 ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... m の真値が 1 のとき，正しく 1 と観測 される確率」と「属性 m の真値が 0 のとき，誤って 1 と観測 される確率」を表す．また µ mλ はパラメータ α のベータ分布 （事前分布）によって生成されるとし，観測確率から属性 a mn が生成される確率をベルヌーイ分布とする．また， c mn はク ラス z n ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 変数 の凸計画問題として定式化することができ、 Frank-Wolfe 法や 内点法を利用することで多項式時間で大域的な最適解が得られ ることが知られている。データ数が多い場合は、切除平面法を 内点法と組み合わせると有効に動作することが知られている。 したがって、提案手法では内点法と切除平面法を組み合わせる ...
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PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... 1. はじめに 近年ではデータの収集コストが安価になったことから，様々 なデータを容易に取得・収集できるようになってきた．これま でに小売店で蓄積された POS データを対象にした研究は，ブ ランド選択に関する研究 [Guadagni 83] や，販売促進の効果 に関する研究 [Gupta 88] ，そしてデータマイニングを用いた 購買行動に関する研究 [Hamuro 98],[Nakahara 05] ...
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機械学習か？ルール定義か？
... Studio 機械学習モデルやルール定義の作成により、業界や分野ごとの知識だけでなく、 各分野の言葉の使われ方の微妙な違いまでWatsonに教えることが可能になります 分野ごとのテキストアノテーター（情報抽出器）を作成・再利用・共有することが可能となります ...
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機械的な競争モデルと関連する話題 (関数方程式のダイナミクスと数理モデル)
... 個体が有する構造は統計操作等により無視される. 他方 . 工学に目を転ずれば, 類似の問題意識が群ロボット の研究にみられるが [2], そこでは, まさにロボット個体の実現方法を研究する関係上, 得られた構造を忠実に 集成した群の表現は, 大自由度の力学系となり , その非線形応答を議論することは必ずしも容易ではない. そこで本研究では, ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... とする． MINL-OGPL の計算量は O(|S| × E max ) である． MINL-OGPL の効率性を評価するため， MINL-OGPL を，主 記憶メモリが 12.0GB ， OS が Microsoft Windows7 64bit SP1 ， 3.47/3.47GHz の Xeon プロセッサを持つ計算機上に言語 Java ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... 1. はじめに 近年様々な分野において，大規模 ・ 複雑な事象をネットワーク としてとらえ，ノード間の相互関係やネットワーク構造，ネッ トワーク上での現象を分析する研究が盛んに行われている．こ れらの研究の多くは，マーケティングなどの多様な経営問題や 公共政策問題の解決において重要な役割を果たすと考えらえ ...
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PDFファイル 3F3 「関係・構造の機械学習」
... ルを適応したものである．通常の主成分分析と比べて，データ の欠損値を確率的に扱うことができ，工夫によりその補完がで きるという利点がある． PPCA のモデル式を式 (3) に表す． x = W z (3) x は D × N のデータ行列 ( 評点 ) ， z は q × N の潜在変数であ り，ガウス分布に従う．ここで q < D である． W ...
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将棋ソフトウェアにおける棋譜データの利用と機械学習
... • 学習局面の性質に応じて，一致の重要度，正解手と不正解手の評価値の 差を制御するパラメータ等を目的関数に導入 • 導入されたパラメータは，学習されたプログラムの強さを適応度とした進化 的計算で学習 ⇒ 強くなるように棋譜を真似する目的関数を学習 ...
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統計的手法を用いた学習機械の解析 (生命現象と関連した非線形問題の数理)
... Gibbs アルゴリズム $\langle\underline{c}_{C_{J}(D_{T})\rangle}=\langle 1-\frac{|A_{T+\cdot 1}|}{|A_{T}|}\rangle$ , Bayes アルゴリズム $\langle’\langle D-l’)\rangle=$ $He_{C}\backslash ...
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機械学習を用いた量子状態異常検知 (量子統計モデリングのための基盤構築)
... 介する.観測された密度行列は一般に統計的なゆらぎを含むが , \mathrm{E}\mathrm{D}^{3} を用いることでそ のようなゆらぎから異常な変化を抽出することができる.シミュレーション及び実データ 実験において, \mathrm{E}\mathrm{D}^{3} が平均行列を使った単純な手法よりも高い精度を達成することを確 認した. \mathrm{E}\mathrm{D}^{3} ...
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統計的学習モデルを利用した日本語慣用句の意味的曖昧性解消
... 語の上位概念を，ドメインは単語のトピックのような 情報を表現する．例えば，「鶏」の JUMAN カテゴリは 「動物」で， JUMAN ドメインは「料理・食事」である． しかし，これらはあらゆる単語に付与されている訳では なく，慣用句表現の曖昧性に影響を与える単語の情報を 拾えない可能性がある．また，先行研究では文中の全ド ...
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統計的機械翻訳モデルの構築 各モデルを対訳文から学習 対訳文 太郎が花子を訪問した Taro visited Hanako. 花子にプレセントを渡した He gave Hanako a present.... モデル翻訳モデル並べ替えモデル言語モデル 2
... フレーズのスコア計算 ● 5 つの標準的なスコアでフレーズの信頼性・使用頻度 ● フレーズ翻訳確率 P(f|e) = c(f,e)/c(e) P(e|f) = c(f,e)/c(f) 例： c( ホテル の , the hotel) / c(the hotel) ● 語彙 (lexical) 翻訳確率 ...
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