machine-learn

Transcript

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   機械学習で奇妙な冒険 @kanayannet Gunma.web #29

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   自己紹介 名前 : 金澤 宏昭 Twitter : @kanayannet Facebook :

   HiroakiKanazawa
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   機械学習と私 2011 年9 月 spam_ lter-druby---classi er- https://github.com/kanayannet/spam_ lter- druby---classi

   er-
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   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。

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   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

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   全部話すと大変 1 日じゃ終わらない。

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   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

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   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?

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   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

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    今日取り扱うもの 教師あり学習

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    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

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    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！！

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    奇妙な冒険 JOJO の奇妙な冒険

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    なぜ? 名台詞がたくさんある！

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    何を学習させるの? 各キャラクターと名台詞

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    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。

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    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
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    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

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    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

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    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

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    学習させるデータ構造 { キャラキター名}{ セリフ} = true

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    今からIT 勉強会風に修正します デモ中....

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    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?

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    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

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    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

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    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?
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    ガチな計算式 ベイズの定理 解りませんので、質問困る汗

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    ご清聴 ありがとうございました！