Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

機械学習・自然言語処理の今年1年間を振り返ってみて

1,390 views

Published on

http://connpass.com/event/23740/ での発表資料となります。

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

機械学習・自然言語処理の今年1年間を振り返ってみて

  1. 1. 今年1年間を振り返ってみて 機械学習・自然言語処理 編 @TechLT忘年会2015@ASAC - インフラ、Go、機械学習、IoTなど http://connpass.com/event/23740/ 株式会社 ビズリーチ 工藤啓朗 (Hiroaki Kudo)
  2. 2. 自己紹介 工藤 啓朗 (くどう ひろあき) 株式会社ビズリーチ サービス企画本部 データサイエンス部 BizReachチーム 北海道釧路市出身, 30歳, 妻子有 高専 : 情報工学科 大学 : 一般相対性理論 / トポロジー / ファイバーバンドル 前職(5年) : プログラマ → データ分析 現在(1年3ヶ月目) : アルゴリズム実装 / 分析、可視化や共有 主に Python を使用しております。
  3. 3. 自己紹介 グラフ理論 ???
  4. 4. 機械学習, 自然言語処理の専門家や研究者ではありません。 記載している内容は個人的な主観です。 生暖かい目で見守ってください。
  5. 5. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. 界隈の1年の振り返り 3. わたしの1年の振り返り 4. さいごに
  6. 6. 情報の仕入れ先
  7. 7. 去年話題になったものですと... word2vec (※ 個人的な感想です)
  8. 8. 今年話題になったものですと...(※ 個人的な感想です) 2015/01 ~ 深層学習, Deep Learning, ディープラーニング, ... 2015/04 頃 Amazon Machine Learning 2015/11 頃 Tensor Flow
  9. 9. 今年話題になったものですと...(※ 個人的な感想です) ディープラーニング (※ 難しいですね)
  10. 10. わたしの1年の振り返り word2vec がとってもいい!!
  11. 11. わたしの1年の振り返り Gensim というPythonのライブラリを使用しました Gensim is a free Python library designed to automatically extract semantic topics from documents, as efficiently (computer-wise) and painlessly (human-wise) as possible. 引用元 https://radimrehurek.com/gensim/intro.html
  12. 12. 求人票の テキストデータ 形態素解析 コーパス >>> model = gensim.models.word2vec.Word2Vec( …... ) # Example : vector(“iOS”) + vector(“スマートフォン”) = ?? >>> model.most_similar(positive=['iOS', 'スマートフォン']) iPhone わたしの1年の振り返り~こういうことをしています
  13. 13. 求人票のテキストデータ 注意)これは私が作った仮の求人票です 必須要件 - PythonやRubyの経験が3年以上 - Linux 環境での開発経験1年以上 歓迎スキル - Python, Ruby などのスクリプト言語 - AWS, MySQL, PostgreSQL の経験 - マネジメント経験 わたしの1年の振り返り~こういうことをしています Python, Ruby, Linux, AWS, マネジメント Perl スクリプト rails Unix DynamoDB
  14. 14. 来年は... Topological Data Analysis
  15. 15. ビズリーチでは 新しい仲間を 募集しております!! https://jp.stanby.com/ats/bizreach/jobs
  16. 16. ご清聴 ありがとうございました

×