Courseraでデータ分析・機械学習に
テキストからの評判分析と 機械学習
... 発見されたトピック • トピックは属性と解釈可能（ラベルは人手で付与） Label Top words sound quality sound quality headphones volume bass earphones good… connection with PC usb pc windows port transfer computer mac software… battery battery hours ...
62
RIETI - 東アジアへの対外直接投資が国内の自国企業の生産性に与える影響―電機機械産業の企業ミクロデータを用いた実証分析－
... を分割した分析では、第 1 節で述べたマッチング法を採用することができなくなる。この分析手法は 内生性の問題を回避する目的で行われる（直接投資を実行する企業はもともと直接投資を実行し ない企業に比較して生産性が高いが故に、直接投資が自国の企業の生産性に正の影響を与えて ...
32
近年 ビッグデータ ( 膨大なデータ ) を効率的に分析するソフトウェアの登場 IoT( モノのインターネット ) の進展 などの技術革新を背景に AIは目覚しい進化を遂げています こうした革新に AIが自ら学習するディープラーニング ( 深層学習 ) が結びつくことで 過去 2 回のAIブームとは
... 上記のほか、ファンドの監査費⽤や有価証券の売買時の⼿数料、資産を外国で保管する場合の費⽤等（それらにかかる消費税等相当額を含みます。）が信 託財産から⽀払われます。これらの費⽤に関しましては、その時々の取引内容等により⾦額が決定し、運⽤状況により変化するため、あらかじめ、その⾦額等を 具体的に記載することはできません。 委 託 会 社 ...
24
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 ...
36
機械学習か？ルール定義か？
... 提出前チェックシート ※許諾はセッション毎に必要です※ ■ 非公開の業績情報（金額、台数等）は書かれていない ■ お客様が特定できる事例／データは含まない（含む場合はお客様の同意／承認済みである） ■ 他社のロゴ・マークを使用していない（使用の場合、全ての会社の責任者の同意／承認済である） ■ ...
22
機械学習のご紹介
... 機械学習のさまざまなアルゴリズムは、データに潜む自然なパ ターンを見つけ出し、そこから洞察を導き、あなたがよりよい意 思決定や未来予測をするのを助けてくれます。これらは、日々 の医療診断や株取引、エネルギー需要予測など、さまざまな場 面での意思決定に利用されています。音楽・動画配信サイトで ...
12
相互行為における接触場面の構築 2. 先行研究 2.1 接触場面における学習者の終助詞の研究 日本語学習者の終助詞に関する先行研究は, 学習者の用例を集めて行う誤用分析が主で, 実際の接触場面の会話データを扱った研究は少ない. 近年見られる接触場面の会話データを基に分析した研究を挙げると, 台湾人日
... 「でも，先の」という談話標識との関係 である．もし，ここで「よね」を使い， 「でも，先の，こうふん(甲府)がありますよね」であっ たら 7 ，不自然さは無くなる． 本研究では聞き手領域に関わる「よね」は，表明系の発話連鎖効力を持つ終助詞であるとし， ...
18
2016年録音データ分析結果 中級フランス語学習者によるテキスト朗読 ―経年的観察―
... Larsen-Freeman, D. & Long, M. H. (1991) An introduction to second language acquisition research, Longman. Trévisiol, P. (2006) Influence translinguistique et alternance codique en français L3. Rôles des L1 et L2 dans ...
26
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
... 主にグループワークを通じて実践的な形で学習する。各グループには、ビジネス経験、 データ分析経験が豊富な講師が付き、各回のアウトプットに対してフィードバックを提 供する。また、グループワークを通じて問題解決における他者との協働を身に着けるだ けではなく、クライアントへの模擬インタビューやプレゼンテーションを実施し、問題 ...
25
機械学習 ツール入門
... データのベクトル化 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 1016.2 1016.8 1017.3 1017.8 ・・・ ・・・ ・・・ 1019.1 1019.7 1020.1 1020.8 ・・・ ・・・ ・・・ 1021.9 1022.8 1023.4 1023.9 ・・・ ・・・ ・・・ 1023.2 1024.6 1025.7 1026.4 ・・・ ・・・ ・・・ 1023.4 1025.2 1026.7 ...
19
PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 変数選択の目的が，少ないデータからの再構成であり，未知 データに対する汎化性能の向上の場合，得られた特徴は副産物 であることが多い．一方で，得られた特徴から背後にある物理 法則などを抽出することが目的である場合，高次元・少数サン プルの状況では，再構成を実現する変数の組み合わせは複数あ ...
2
フランス語学習者のリスニング能力―ディクテーションタスクに基づく分析
... 本エラーを誘発している。 「音素・音節レベルのエラー」に特徴づけられているグループ C は、vacances, vieux, sa, commencé, entre, les（55語目） 12 , avait, jeune, homme（37語目）, homme（43語目）, aimé, ils, avaient, les（27語目）, yeux, et, le （59語目）, même, était, ...
17
ビッグデータの活用と分析に至るプロセス
... • IMIは［Infrastructure for Multilayer Interoperability（情報共有基盤）］の略であり、DMDは［Data Model Description（データモデ ル記述）］の略となっています。 • DMD ...
23
PDFファイル 4G1 「機械学習の応用」
... 本研究は，この店舗横断的なデータであるスキャンパネル データを用いて，顧客の購買行動に関する特徴をマイクロクラ スタリングにより概念化し，概念を利用した分類モデルを構築 する．購買行動の特徴は，顧客が店舗や商品を選択する際に想 起する店やブランドをマインドとして捉えることを目的にして おり，正例と負例でマインドの違いを明らかにする．そして， ...
4
PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... のあるトピックが抽出できたことが分かる。 5. おわりに 提案手法では行列の SVD とデータ点に対する体積最小閉包 楕円の計算を行う必要がある。そのため、並列計算機へ実装を 考えた場合、良い並列効率が得られない可能性がある。今後の 課題として、 SVD を経由せずに同様な手法が設計できるかを ...
4
PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 本稿では，分類問題において中立化を行う学習アルゴリズ ムの枠組みとして NERM を提案する． NERM は，出力 y が 2 値である ERM において， 2 値である視点 v に対して中立化 を行うアルゴリズムを構築できる． NERM は， ERM に対し て中立性が低いことに対する罰則項を加えた最適化問題として 定式化される．最適化問題の目的関数は，パラメータによって ...
4
PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... mλ である． 既存手法では，共通の分類器で元タスクでは訓練，目標タス クではテストを行う必要があった．しかし本稿の提案手法では 観測確率によって転移することができるので，異なるタスクの それぞれで訓練・テストができる．ただし，観測確率は分類器 に依存するため，用いる分類器やパラメータは元タスク及び目 ...
2
機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現
... インデータベース機械学習機能 Vertica では、大規模なデータセットに対するインデータベース予測分析を実行するためのいくつか の機械学習機能が備わっており、予測の精度を高めて、隠された情報へのアクセス速度を加速する ために役立ちます。機械学習アプリケーションの主要なユースケースの一部は、分類、クラスタリ ...
18
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
... ゲームの基本的なアルゴリズム • 人間は， 「読み」 と「大局観」 で指し手を決定 • コンピュータの場合，それぞれ 「探索」 と「評価関数」 で実現 【最善手▲７六歩】 ▲２六歩 ...
32
python でデータ解析 6. XGBoost を用いた機械学習の実践 ~ 回帰問題 ~
... hyperopt でパラメータチューニング 62 select_vars = ['GrLivArea', 'OverallQual', 'Neighborhood', 'TotalBsmtSF', 'OverallCond', 'LotArea', 'BsmtFinSF1', '1stFlrSF', 'GarageCars', 'FireplaceQu', 'YearRemodAdd', 'KitchenQual', ...
79