machine-learn - Speaker Deck

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by kanayannet

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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?