Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
machine-learn
kanayannet
October 22, 2017
Programming
0
270
machine-learn
kanayannet
October 22, 2017
Tweet
Share
More Decks by kanayannet
See All by kanayannet
old typeからのクラウドインフラ
kanayannet
0
56
疎結合と認知
kanayannet
0
89
クリーンアーキテクチャを活かす考察
kanayannet
1
87
プロジェクト管理ツールの経験則
kanayannet
0
160
TDDと認知
kanayannet
0
160
gunmaweb-serverless
kanayannet
0
120
Animation GIF
kanayannet
0
200
今更聞けないPWA
kanayannet
0
390
jojo-naive
kanayannet
0
170
Other Decks in Programming
See All in Programming
What's new in Android development tools まとめ
mkeeda
0
410
#JJUG_CCC 「サポート」は製品開発? - JDBCライブラリ屋さんが実践する攻めのテクニカルサポートとJavaエンジニアのキャリアについて -
cdataj
0
430
Node.jsデザインパターンを読んで
mmmommm
0
2.8k
A Philosophy of Software Design 後半
yosuke_furukawa
PRO
10
2.9k
Chart実装が楽になりました。
keisukeyamagishi
0
120
Let's keep Commodore 64 alive for the next 40 years
mehowte
1
120
マルチプロダクト×非構造化データ×機械学習を支えるデータ信頼性
akino
0
160
From Java through Scala to Clojure
lagenorhynque
0
250
Imperative is dead, long live Declarative! | Appdevcon
prof18
0
120
即、New Relic / New Relic NOW!
uzulla
0
340
模組化的Swift架構(二) DDD速成
haifengkao
0
390
IE Graduation Certificate
jxck
6
4.9k
Featured
See All Featured
Robots, Beer and Maslow
schacon
152
7.1k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
28
6.6k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
157
12k
A Philosophy of Restraint
colly
192
15k
Building Adaptive Systems
keathley
25
1.1k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
56
2.3k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
9
1.3k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
396
62k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
261
37k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
12
930
From Idea to $5000 a Month in 5 Months
shpigford
373
44k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
196
16k
Transcript
機械学習で奇妙な冒険 @kanayannet Gunma.web #29
自己紹介 名前 : 金澤 宏昭 Twitter : @kanayannet Facebook :
HiroakiKanazawa
機械学習と私 2011 年9 月 spam_ lter-druby---classi er- https://github.com/kanayannet/spam_ lter- druby---classi
er-
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。
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
全部話すと大変 1 日じゃ終わらない。
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
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?
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
今日取り扱うもの 教師あり学習
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
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!!
奇妙な冒険 JOJO の奇妙な冒険
なぜ? 名台詞がたくさんある!
何を学習させるの? 各キャラクターと名台詞
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。
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
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
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
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
学習させるデータ構造 { キャラキター名}{ セリフ} = true
今からIT 勉強会風に修正します デモ中....
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?
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
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
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?
ガチな計算式 ベイズの定理 解りませんので、質問困る汗
ご清聴 ありがとうございました!