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Transcript

1. 機械学習で奇妙な冒険 @kanayannet Gunma.web #29
2. 自己紹介 名前 : 金澤 宏昭 Twitter : @kanayannet Facebook : HiroakiKanazawa
3. 機械学習と私 2011 年9 月 spam_ lter-druby---classi er- https://github.com/kanayannet/spam_ lter- druby---classi er-
4. おそらく まだ「機械学習」という言葉が流行ってなかった時代。
5. こっちの言葉の方が流行ってたかな? ベイズの定理 ベイジアンフィルター レコメンドエンジン
6. 全部話すと大変 1 日じゃ終わらない。
7. 今日話すこと なぜ話すのか? 機械学習の種類 奇妙な冒険 まずは動かしてみる 実験 まとめ
8. なぜ話すのか? 機械学習 という言葉が流行してから数年がたった。 web-db press でも扱われたし(8 月) そろそろ話してもい いかな?
9. 機械学習の種類 アルゴリズムの分類 教師あり学習 教師なし学習 強化学習...etc
10. 今日取り扱うもの 教師あり学習
11. 理由 数年前作ったものを現在でも動くのか? 試したかった。 おそらく、動かない( 予想) 現代風に作り直すことである程度勉強になる
12. 理由 教師なし学習.. 難しい！！＞＜ 正直に言う、解らない！！ 初心者でも解りそうな本あったら教えて！！
13. 奇妙な冒険 JOJO の奇妙な冒険
14. なぜ? 名台詞がたくさんある！
15. 何を学習させるの? 各キャラクターと名台詞
16. 最終的に何をさせるの? 名台詞をIT 勉強会風に修正し どのキャラクターが言いそうな言葉か? 判定してもらう。
17. PG の構成 daemon.rb server 入力されたデータから学習し保存 入力されたデータから判定結果を返す mecab 形態要素解析 classi er ベイズの定理 を利用 Classi er::Bayes json/pure
18. json/pure 学習用データをjson 形式で保存する drb/drb 通信した別プロセスとobject 空間を共有
19. PG の構成 test_inp.rb client 入力された学習データをサーバに渡す 判定用文章をサーバに渡し、判定結果を出力 drb/drb 通信した別プロセスとobject 空間を共有
20. まずは動かしてみる その前に ざっくりと コードを見てもらいます。 細かいところは省く
21. 学習させるデータ構造 { キャラキター名}{ セリフ} = true
22. 今からIT 勉強会風に修正します デモ中....
23. 実験 学習データを少なくすると、どうなるか? 擬音は判定できるの?
24. まとめ 学習データは少ないと精度が悪い 単純なパターンマッチよりも精度が悪い 特殊な擬音 例 辞書に追加するなり、チューニング必須
25. 参考文献 https://docs.ruby-lang.org/ja/latest/library/drb.html http://d.hatena.ne.jp/zariganitosh/20070712/1184230093 https://qiita.com/mhiro216/items/391ae79848129ac1cb2d
26. 余談 classi er classi er-reborn が出ている こっちの方がいいかも? mecab natto が出ている こっちの方がいいかも?
27. ガチな計算式 ベイズの定理 解りませんので、質問困る汗
28. ご清聴 ありがとうございました！