How nosql fundamentally changed machine learning?

1. How NoSQL Fundamentally
Changed Machine Learning
2015/8/7
棚橋 耕太郎http://data-magnum.com/how-nosql-has-
fundamentally-changed-machine-learning/

2. 1. predictive models
主なデータ：数値
主な手法：クラスタリング,回帰,分類器

3. rise of date lakes
NoSQLによりXML,JSONなどが利用可能に

4. 2. recommenders
大規模データを用いてレコメンドを行う
ビジネス的に重要な領域

5. 3. NLP
interpret general trends and sentiment
NLPは予測モデルにも使える

6. 4. IOT
大量のデータはNoSQLによって処理される

7. 5. image processing
画像処理やDLはまだ未熟な領域

8. Question answering on the
Facebook bAbi dataset using
recurrent neural networks and
175 lines of Python + Keras
http://smerity.com/articles/2015/keras_qa.html

9. question answering

10. Facebook bAbi tasks
人口の質問データセット
ロボットの評価に用いる
Why a synthetic dataset?
The vocabulary (set of words) is constrained, the sentences are
always well structured (the only noise is the noise we want to
challenge the model with), and the performance on specific tasks can
be tested without other tasks interferring

11. How do we approach the problem?
Word vectors
https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network

12. performance
the results are comparable (and
occasionally superior) to those for
the LSTM baseline provided in
Weston et al.'s

13. comparison to FB baseline

14. まとめ
・question answering の機械がこんな簡単に作れる!
・いろいろ応用できそう(LINEのログを使いたい)
・theanoのような計算フレームワークの必要性を再認識