六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

AutoML Natural Languageで青空文庫に収録された作家8名の文章を分類してみる


先日の記事ではAutoML Tablesを試してみましたが、調子に乗ってこれまで触ってこなかったAutoML Natural Languageも試してみようと思ったのでした。


以前の記事にも書いたように、僕は元々自然言語処理が苦手でTensorFlow Hubのpre-trained modelによるfine-tuningが登場するまでは殆ど自分ではテキスト分析をやったことがなく、出来ればもっとずっと簡単にやれる方法はないのかなと思っていました。そういう意味ではTF-Hubは渡りに船だったんですが、何ならノンプログラミングでサクサク回せた方がずっと良いわけで、AutoML Natural Languageはまさに僕にとっては願ったり叶ったりのプロダクトです。ということで、実際に触ってみたのでそのレポートをつらつら書いてみようと思います。



ちなみに、実はこちらの記事が公開されると知らずに今回の記事を書いていたので、内容が似通っているのは完全に単なる偶然である旨予めお断りしておきます。またいつもながら生半可な知識で適当にやっているだけですので、おかしなところや正した方が良い点を見つけたらどしどしご指摘くださいm(_ _)m

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AutoML Tablesと他の機械学習モデルとのパフォーマンス比較をしてみた(追記あり)



以前よりGoogleではCloud AutoMLという"Learning to learn"フレームワークによる「人手完全不要の全自動機械学習モデリングAPI作成」サービスを展開してきていましたが、それらは画像認識や商品推薦はたまた自然言語処理がメインで、最もオーソドックスな構造化データに対する多変量モデリングは提供されていませんでした。


が、今年のCloud Nextにおいてついに多変量モデリング版であるAutoML Tablesのベータ版が公開されたということで、既に色々な方が「試してみた」系の記事を書かれているようです。


https://medium.com/@matsuda.minori/google-cloud-next-sf-19%E3%81%A7%E7%99%BA%E8%A1%A8%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%9Fauto-ml-tables%E3%82%92%E6%97%A9%E9%80%9F%E8%A9%A6%E3%81%99-f5ff2f4a475b
ということで、遅ればせながら僕もちょっと試してみようと思います。ただ、単に試すだけでは面白くないので、いくつか他の機械学習モデルも用意してそれらとのパフォーマンス比較をすることとします。

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我が家の我流インドカレーレシピ

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時々色々なところで写真を披露していますが、僕の15年以上に渡る趣味の一つにインド料理があります。元はと言えば偶然通うようになったインド料理屋が実は日本国内のインド料理業界との関わりの深いお店で、そこで教えていただいた知識をもとに様々な都内の有名インド料理屋を巡ったり、はたまた所縁のあるインド料理研究家の方のレシピ本を読むようになったりして、今ではインド料理は食べ歩くのも自分で作るのも同じくらい好きという有様です。


そんなわけで、これまた時々インドカレーのレシピを教えて欲しいというリクエストをいただくことがあり、我流で恐縮ですが恥を忍んで(本来のブログの趣旨とは完全に異なりますが)我が家のレシピを書いてみることにしました。ただ、以下に記すレシピは完全に我流で正統なものではないので、正統派のレシピの載っている参考文献を併せてご紹介することとします。

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