Tag: EMアルゴリズム

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval コース概要 今回紹介するのは、Courseraの「Machine Learning: Clustering & Retrieval」というコースです。このコースでは、類似した文書を見つけるための手法を学ぶことができます。特に、特定のニュース記事を読みたい読者に対して、関連性の高い記事をどのように探し出すことができるか、そして膨大な文書の中から的確に情報を取得する方法に焦点を当てています。 内容の詳細 コースは、以下のモジュールで構成されています： 最近傍探索: 文書の検索タスクを解決するために、近似の最近傍探索アルゴリズムを使用します。ここでは、KD-ツリーや局所的感度ハッシング（LSH）を利用して、大規模データセットに対応する方法を学びます。 K-平均法によるクラスタリング: 無監督学習による文書分析を行い、記事をテーマごとにグループ化します。K-平均法を用いて、Wikipediaの記事をクラスタリングし、データ間の関係性を理解します。 混合モデル: ソフトアサインメントを使用した確率的モデルベースのクラスタリングを学びます。期待値最大化（EM）アルゴリズムの実装を通じて、より洗練されたクラスタを把握します。 潜在ディリクレ配分モデル（LDA）: 一般的なクラスタリングモデルが持つ限界を超え、混合メンバーシップモデルを理解します。文書解析のためのLDAの実装を通じて、得られた結果を解釈する方法を学びます。 階層的クラスタリング: 最後のモジュールでは、階層的クラスタリングの手法を学び、Wikipediaデータセットでの実験を行います。 おすすめポイント このコースは、特に情報検索や大規模データの分析に興味がある方にとって非常に役立つ内容が詰まっています。クラスタリングと情報検索は、実社会の様々なアプリケーションに応用可能であるため、キャリアの際にも大いに役立つスキルを得ることができます。ユニークなケーススタディを通して、理論だけでなく実践的なスキルも習得できますので、おすすめです。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval