講談社から「機械学習プロフェッショナルシリーズ」が4月から刊行
講談社から「機械学習プロフェッショナルシリーズ」が4月から刊行されるらしい． 第1期として刊行される4冊のうち， 『深層学習』，『オンライン機械学習』，『トピックモデル』は，それぞれのジャンル単体で日本語の本はあまり見たことが無いので，特に期待している．心配なのは，ページ数が160ページから176ページと少ないことくらい． オンライン学習やトピックモデルは，Webサービスを行っている企業で応用はたくさんあるし，今話題の深層学習（Deep Learning）は，これを使ったとアピールするだけで話題になるかもしれない．
以下のURLは，このシリーズのパンフレットです． http://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/2015/MLseries.pdf
「モニターの回答率を高精度に予測する独自エンジン 」がリリースさ
私が携わったプロジェクト（「モニターの回答率を高精度に予測する独自エンジン 」）がリリースされました．「Hadoopによるビッグデータの集計」と「統計の分野でよく使われているロジスティック回帰」を用いた予測システムを担当しました。この部分について集計•分析方法を提案し，開発しました．
GMOリサーチ、DIY型リサーチシステム「GMO Market Observer」にモニターの回答率を高精度に予測する独自エンジン搭載 - GMOインターネット株式会社
GMO インターネットグループのGMO リサーチ株式会社 （本社： 東京渋谷区、代表取締役： 細川 慎一 以下、GMOリサーチ) は、インターネット調査に必要な機能を一元化したDIY型（セルフ型）リサーチシステム「GMO Market(マーケット Observerオブザーバー」に、アンケートモニターの回答率を高精度で予測する独自のエンジン「Accurateアキュレート Predictionプレディクション Engineエンジン（以下、APE）」を新たに搭載し、アジアのマーケッター向けに提供開始いたしました。
これにより、「GMO Market Observer」を利用してアンケート調査を計画・実行するクライアント企業は、誤差の少ない回答率予測をもとに適切なアンケート配信数を決定できるため、調査結果の質の向上が期待できます。
GMOリサーチに入社しました．
4月1日（2012年）にGMOリサーチ（http://www.gmo-research.jp/）に入社しました．
エンジニアとしての経験が少ないにも関わらず採用していただいた方々に恩返しをするために，早く一人前になりたいと思っています．
大きなビジョンを掲げ，それに向かって一丸となっている会社であると思いました．また，これまで私のデータマイニングにおける研究経験・業務経験を活かせると思いました．
これを機に，いっそう社会にお役に立つ仕事をしたいと思っています．皆様，今後ともどうぞよろしくお願いします．
退職しました．
私は本日（2012年3月31日），任期満了につき某独立行政法人を退職しました．3年2ヶ月の間，大変お世話になりました．
大学の博士課程を修了した直後から勤めさせていただき，職場の皆様にはたくさんのご迷惑ご心配をおかけしました．職場の皆様にいただいたアドバイスは，私の宝物にして，これからの私の人生に生かしていきたいと思っています．
主に科学研究費補助金のデータ分析に携わりました．日々の会議資料から科学政策に大きく関わる事柄まで，私が考えた分析方法を用いた資料を活用していただき，すごくやりがいのある仕事に就かせていただきました．このような経験をさせていただく機会をいただき感謝しています．
4月からは新たな職場で働きます．みなさま，今後ともどうぞよろしくお願いします．
第7回ネットワークが創発する知能研究会（JWEIN’11）で発表してきた．
第7回ネットワークが創発する知能研究会（JWEIN'11）で，「学術動向を把握するための研究経歴抽出法と予測モデルの提案」というタイトルで発表してきた．
第52回数理社会学会大会（JAMS52）第7回ネットワークが創発する知能研究会（JWEIN'11）合同プログラム
http://www.ai.sanken.osaka-u.ac.jp/ein/jwein_jams_program.pdf
山下長義,沼尾正行,市瀬龍太郎
学術動向を把握するための研究経歴抽出法と予測モデルの提案
第52回数理社会学会大会 第7回ネットワークが創発する知能研究会 研究報告要旨集 pp.103-108, 2011
研究者の研究履歴を用いて学術の動向を把握して，その将来の変化を予測する手法を提案する．同じ時期に多くの研究者により研究分野の変更が行われた場合，研究のトレンドが変化したと考えられるので，科研費の応募データから研究者が採択されていた細目と次に応募する細目を抽出する．応募する細目が基盤研究・若手研究と挑戦的萌芽研究とで異なる場合，基盤研究・若手研究で応募した研究分野をもとに，挑戦的萌芽研究で応募した研究分野で「独創的な発想に基づく，挑戦的で高い目標設定を掲げた芽生え期の研究」が行なわれている．挑戦的萌芽研究での研究課題において大きな成果が得られた場合，基盤研究・若手研究での応募細目から挑戦的萌芽研究での応募細目に研究の基盤が変更されることが期待されるので，基盤研究・若手研究と挑戦的萌芽研究の重複応募状況は研究履歴による学術動向の先行指標となるのである．提案する手法では，(1) 基盤研究・若手研究と挑戦的萌芽研究との重複応募状況，(2) 過去の科研費における研究履歴の2 つを用いて研究履歴の将来の変化を予測する．これにより，高い適合率で研究履歴の将来の変化を予測できた．以上から，研究履歴によって学術の動向を把握し予測することができることが示せた．
Introduction to Algorithmsに関するサイト
「Introduction to Algorithms」は，アルゴリズムについての定番の書籍である．
本書についての情報をまとめられたWebページがある．
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-046j-introduction-to-algorithms-sma-5503-fall-2005/
全25回のビデオによる講義もあるので，本書を理解するのに助けになりそうだ．．
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-046j-introduction-to-algorithms-sma-5503-fall-2005/video-lectures/
テキスト（2nd Edition）
Introduction to Algorithms, Second Edition
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Thomas H. Cormen Charles E. Leiserson Ronald L. Rivest Clifford Stein
The MIT Press
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テキスト（3rd Edition）
Introduction to Algorithms
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テキスト（第二版 日本語訳 第一巻）
数学的基礎とデータ構造 (アルゴリズムイントロダクション)
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テキスト（第二版 日本語訳 第二巻）
アルゴリズムの設計と解析手法 (アルゴリズムイントロダクション)
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機械学習，人工知能に関する見たい授業
スタンフォード大の無料オンライン授業である．現在は，以下の3つの分野の授業が公開されている．有名大学の授業を誰でも聞けるとは，すごい世の中になったものだ．英語の字幕が見られるので，英語の勉強をしながら機械学習の勉強にもなりそうだ．
上記の機械学習の授業を担当されているAndrew先生の講義は他に，以下のものもある．
配付資料，スクリプトも公開されているので便利である．
artificial intelligence | machine learning
http://see.stanford.edu/see/lecturelist.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1
海外の大学が公開している講義の動画を集めた「YouTube - EDU」というのもあるそうだ．
http://www.youtube.com/education
他にも面白い授業がありそうである．
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始
http://www.publickey1.jp/blog/11/post_178.html
9月から新学期！ スタンフォード、MIT、バークレイのコンピュータサイエンス講座をYouTubeで受講しよう
http://www.publickey1.jp/blog/09/9_mityoutube.html
