【意味怖】嘘をつかない - 【意味怖】意味がわかると怖い話まとめ – 言語処理のための機械学習入門
運転席へ手を伸ばす妻。 「何するんだ!」 夫が大声で妻の手を払いのける。 夫の大声でビクっと体を振るわせる叔母、そして夫の狂気を確信した。 スピードを増す車、目前に『右、盧吽寺、左、市街地』の看板。 「車を止めて!
- 洒落にならない 怖い話 ランキング
- 洒落にならない怖い話 名作
- 言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア
- 自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社
- 言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：honto本の通販ストア
洒落にならない 怖い話 ランキング
17 家庭教師としての経験も5年になった。入れ替わりの激しいこの業界だから、ベテランと言ってもいいだろう。 これは「プロ」としての経験という意味だ。 大学生のアルバイトとか、そういうのは除外したい。 その私が、いくつかの例外的なケースを除いてほぼ最初からずっと厳格に適用してきているルーチンがある。 それは、初回の指導時に、「なんで勉強するんですか?」と生徒に聞くことだ。 どうしても都合で第1回めにできないときには2回めとか3回めになる場合もあるが、できるだけ早い時期にこれを確認しておく。 本当は、「勉強」という言葉も使いたくない。 これは誤用だし、危険な言葉だ。けれど、「学習」みたいなよそ行きの言葉では生徒と話が通じないから、しかたなしに使って尋ねる。 「勉強は好きですか?」「好きじゃないです」「じゃあなぜ、好きじゃないことをするんですか? なぜ勉強するんですか?」 すぐに答える生徒は多くない。たいていは、こちらの真意を探るように言いよどむ。 980 : 本当にあった怖い名無し :2021/04/01(木) 19:41:00. 43 そりゃそうだろう。 家庭教師を雇うのは、勉強するためだ。やることが前提にあるのに、その理由をいまさら聞く奴は信用できない。 そのぐらいに思っても当然だ。だが、こっちにはこっちの理由がある。 プロの仕事は、常に成果を求められる。その成果を正しく評価するためには、ゴールが正しく設定されている必要がある。 そしてゴールは、雇われた側が勝手に決めつけていいものではない。 掃除をしてもらおうと思って家事代行サービスを頼んだのに、掃除はせずに晩飯の用意をされたのでは、いくらその料理が絶品であっても、やっぱり顧客は満足しない。 たとえ掃除を依頼して掃除をしたのだとしても、本当はやってほしくないトイレ掃除が中心で、 やって欲しかったリビングがざっと掃除機をかけただけとかなら、やっぱり嫌だろう。 家庭教師の仕事は成績をあげることと集約されるのかもしれないが、やっぱりそこにはクライアントの微妙なニュアンスのちがいがある。 家庭教師が勝手な自分のイメージでカリキュラムを立てることはロクな結果につながらない。 医者でさえ、患者の意向を確認する時代だ。 家庭教師が「なぜ勉強するのか」を確認するのは、当たり前以上に当たり前だろう。 981 : 本当にあった怖い名無し :2021/04/01(木) 19:41:24.
洒落にならない怖い話 名作
ヴゥーヴゥー 携帯が鳴った。 今の時刻はちょうど0時を指している。 俺「こんな時間に誰だよ!」 知らない番号だった。 とりあえず眠りの邪魔をされた事に腹を立てたので 電話にでた。 俺「誰だよ!迷惑なんだけど!」 何も返事がない…… 「メリークリスマース!! あなたの望む物を一つ差し上げよ! 洒落にならない 怖い話 ランキング. なんでもかまわないぞぉ! !」 突然過ぎて、 心臓が止まるかと焦った。 確かに今日はクリスマス、 でも電話をかけてくる友達は一人もいない。 だからすぐ、いたずら電話だとわかった。 が。 面白そうだから望みを言った。 俺「なら、現金をいっぱい頼むわ」 「よかろう。その望みに後悔はないな?」 俺「ねぇから、大金頼むわ!」 「それでわ、朝を楽しみにちゃんと寝るんだぞぉ! サンタとの約束だぁ!」 身内全員が殺された。 【解説】 身内全員が殺されたことで、 遺産やら保険金が手元に入ってきた。 『その望みに後悔はないな?』 と確認はしているものの、 さすがに身内を殺されるとは思わない。 こんな形で望みを叶えられても つらいだけである…。
ホーム > 和書 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習 目次 1 必要な数学的知識 2 文書および単語の数学的表現 3 クラスタリング 4 分類 5 系列ラベリング 6 実験の仕方など 著者等紹介 奥村学 [オクムラマナブ] 1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年東京工業大学大学院博士課程修了(情報工学専攻)、工学博士。1989年東京工業大学助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学助教授。2000年東京工業大学助教授。2007年東京工業大学准教授。2009年東京工業大学教授 高村大也 [タカムラヒロヤ] 1997年東京大学工学部計数工学科卒業。2000年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了(計数工学専攻)。2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)、博士(工学)。2003年東京工業大学助手。2007年東京工業大学助教。2010年東京工業大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) ※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
言語処理のための機械学習入門 / 奥村 学【監修】/高村 大也【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア
カテゴリ:一般 発行年月:2010.8 出版社: コロナ社 サイズ:21cm/211p 利用対象:一般 ISBN:978-4-339-02751-8 国内送料無料 紙の本 著者 高村 大也 (著), 奥村 学 (監修) 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC M... もっと見る 言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ) 税込 3, 080 円 28 pt あわせて読みたい本 この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。 前へ戻る 対象はありません 次に進む このセットに含まれる商品 商品説明 機械学習を用いた言語処理技術を理解するための基礎的な知識や考え方を解説。クラスタリング、分類、系列ラベリング、実験の仕方などを取り上げ、章末問題も掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】 著者紹介 高村 大也 略歴 〈高村大也〉奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了(自然言語処理学専攻)。博士(工学)。東京工業大学准教授。 この著者・アーティストの他の商品 みんなのレビュー ( 11件 ) みんなの評価 4. 0 評価内訳 星 5 ( 3件) 星 4 星 3 ( 2件) 星 2 (0件) 星 1 (0件)
自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社
4 連続確率変数 連続確率分布の例 正規分布(ガウス分布) ディレクレ分布 各値が互いに近い場合、比較的高い確率を持ち、各値が離れている(偏っている)場合には非常に低い確率を持つ分布。 最大事後確率推定(MAP推定)でパラメータがとる確率分布として仮定されることがある。 p(\boldsymbol{x};\alpha) = \frac{1}{\int \prod_i x_i^{\alpha_i-1}d\boldsymbol{x}} \prod_{i} x_i^{\alpha_i-1} 1. 5 パラメータ推定法 データが与えられ、このデータに従う確率分布を求めたい。何も手がかりがないと定式化できないので、大抵は何らかの確率分布を仮定する。離散確率分布ならベルヌーイ分布や多項分布、連続確率分布なら正規分布やポアソン分布などなど。これらの分布にはパラメータがあるので、確率分布が学習するデータにもっともフィットするように、パラメータを調整する必要がある。これがパラメータ推定。 (補足)コメントにて、$P$と$p$の違いが分かりにくいというご指摘をいただきましたので、補足します。ここの章では、尤度を$P(D)$で、仮定する確率関数(ポアソン分布、ベルヌーイ分布等)を$p(\boldsymbol{x})$で表しています。 1. 5. 1. i. d. と尤度 i. とは独立に同一の確率分布に従うデータ。つまり、サンプルデータ$D= { x^{(1)}, ・・・, x^{(N)}}$の生成確率$P(D)$(尤度)は確率分布関数$p$を用いて P(D) = \prod_{x^{(i)}\in D} p(x^{(i)}) と書ける。 $p(x^{(i)})$にベルヌーイ分布や多項分布などを仮定する。この時点ではまだパラメータが残っている。(ベルヌーイ分布の$p$、正規分布の$\sigma$、ポアソン分布の$\mu$など) $P(D)$が最大となるようにパラメーターを決めたい。 積の形は扱いにくいので対数を取る。(対数尤度) 1. 2. 自然言語処理シリーズ 1 言語処理のための 機械学習入門 | コロナ社. 最尤推定 対数尤度が最も高くなるようにパラメータを決定。 対数尤度$\log P(D) = \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ここで$n_x$は$x$がD中で出現した回数を表す。 1. 3 最大事後確率推定(MAP推定) 最尤推定で、パラメータが事前にどんな値をとりやすいか分かっている場合の方法。 事前確率も考慮し、$\log P(D) = \log P(\boldsymbol{p}) + \sum_x n_x\log p(x)$を最大化。 ディリクレ分布を事前分布に仮定すると、最尤推定の場合と比較して、各パラメータの値が少しずつマイルドになる(互いに近づきあう) 最尤推定・MAP推定は4章.
言語処理のための機械学習入門の通販/高村 大也/奥村 学 - 紙の本：Honto本の通販ストア
0. 背景 勉強会で、1年かけて「 言語処理のための機械学習入門 」を読んだので、復習も兼ねて、個人的に振り返りを行いました。その際のメモになります。 細かいところまでは書けませんので、大雑把に要点だけになります。詳しくは本をお読みください。あくまでレジュメ、あるいは目次的なものとしてお考え下さい。 間違いがある場合は優しくご指摘ください。 第1版は間違いも多いので、出来る限り、最新版のご購入をおすすめします。 1. 必要な数学知識 基本的な数学知識について説明されている。 大学1年生レベルの解析・統計の知識に自信がある人は読み飛ばして良い。 1. 2 最適化問題 ある制約のもとで関数を最大化・最小化した場合の変数値や関数値を求める問題。 言語処理の場合、多くは凸計画問題となる。 解析的に解けない場合は数値解法もある。 数値解法として、最急勾配法、ニュートン法などが紹介されている。 最適化問題を解く方法として有名な、ラグランジュ乗数法の説明がある。この後も何度も出てくるので重要! とりあえずやり方だけ覚えておくだけでもOKだと思う。 1.
3 緩和制約下のSVMモデル 4. 4 関数距離 4. 5 多値分類器への拡張 4. 4 カーネル法 4. 5 対数線形モデル 4. 1 素性表現の拡張と対数線形モデルの導入 4. 2 対数線形モデルの学習 4. 6 素性選択 4. 1 自己相互情報量 4. 2 情報利得 4. 7 この章のまとめ 章末問題 5. 系列ラベリング 5. 1 準備 5. 2 隠れマルコフモデル 5. 1 HMMの導入 5. 2 パラメータ推定 5. 3 HMMの推論 5. 3 通常の分類器の逐次適用 5. 4 条件付確率場 5. 1 条件付確率場の導入 5. 2 条件付確率場の学習 5. 5 チャンキングへの適用の仕方 5. 6 この章のまとめ 章末問題 6. 実験の仕方など 6. 1 プログラムとデータの入手 6. 2 分類問題の実験の仕方 6. 1 データの分け方と交差検定 6. 2 多クラスと複数ラベル 6. 3 評価指標 6. 1 分類正解率 6. 2 精度と再現率 6. 3 精度と再現率の統合 6. 4 多クラスデータを用いる場合の実験設定 6. 5 評価指標の平均 6. 6 チャンキングの評価指標 6. 4 検定 6. 5 この章のまとめ 章末問題 付録 A. 1 初歩的事項 A. 2 logsumexp A. 3 カルーシュ・クーン・タッカー(KKT)条件 A. 4 ウェブから入手可能なデータセット 引用・参考文献 章末問題解答 索引 amazonレビュー 掲載日:2020/06/18 「自然言語処理」27巻第2号(2020年6月)