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October 22, 2017

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October 22, 2017
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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!