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■[Webmining][勉強会] 第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 11th) −Mahout・Graphical Model・学術 祭り−を開催しました

2011/06/12 "第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−Mahout・Graphical Model・学術 祭り−"を開催しました。

• 第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京　( #TokyoWebmining 11th)−Mahout・Graphical Model・学術 祭り−: Eventbrite
• データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining) | Google Groups

会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者一覧：

以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA：

■Opening Talk：

O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分)

講師 ： id:hamadakoichi @hamadakoichi

オープニングトーク − 創設の思い・目的・進行方針 　−データマイニング+WEB勉強会＠東京

O2.「参加者全員自己紹介」(90分)

進行 ： id:hamadakoichi @hamadakoichi

1.「Mahout JP」(発表20分 + 議論20分)

講師 ： id:hamadakoichi @hamadakoichi

スケーラブルな機械学習・データマイニング ライブラリ Apache Mahout。最近、日本でも Apache Mahout の活用コミュニティ Mahout JP を開始しました。"大規模データマイニング・機械学習手法の入門的内容からMahout実行まで"の各情報を発信・共有を目的としています。

参考資料：

• Mahout JP を立ち上げました #MahoutJP - hamadakoichi blog
• Mahout JP
• 

  Mahout in Action

  • 作者: Sean Owen,Robin Anil,Ted Dunning,Ellen Friedman
  • 出版社/メーカー: Manning Pubns Co
  • 発売日: 2011/10/28
  • メディア: ペーパーバック
  • 購入: 4人 クリック: 81回
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2. 「Fuzzy kmeans on Mahout」(発表20分 + 議論20分)

講師 ： @lawmn

Mahout上でfuzzy kmeansを動かしすときの手順やkmeansとの比較についてお話します。

3. 「Infer.NETでグラフィカルモデルを計算する」(発表30分 + 議論30分)

講師 ： @wk77

C. M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」から、グラフィカルモデルに関する初歩的な内容をまとめ、グラフィカルモデルを計算する理由と方法について復習します。そして実際にグラフィカルモデルを計算するツールの一つとしてInfer.NETを紹介し、どのような記述で計算が行えるのかを解説します。

• 

  パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

  • 作者: C. M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇
  • 出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社
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  パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測

  • 作者: C. M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇
  • 出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社
  • 発売日: 2008/07/11
  • メディア: 単行本
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4. 「Infer.NETを使った確率モデリングの実例」(発表30分 + 議論30分)

講師 ： @tsubosaka

広告クリックモデルに関する、実例の論文紹介。

• Infer.Netを使った広告の論文：Z. Zhu, W. Chen, T. Minka, C. Zhu and Z. Chen: A novel click model and its application to online advertising, WSDM 2010
• Stanford University - Introduction to Computational Advertising

5. 「研究者の研究履歴による学術動向の把握とその予測」(発表30分 + 議論30分)

講師 ： @nagayoshi3

学術の動向を把握することは重要になりつつある．しかし，学問が細分化されそれぞれの研究分野が高度化されているため，自らの研究を遂行しながら幅広く学術の動向を把握することは難しいのが現状である．そこで，学術の動向を把握し将来の変化を予測する手法を提案する．

■声・議論：

D. 「参加者の声・ディスカッション」 (60分)

進行 ： id:hamadakoichi @hamadakoichi

参加者全員での振返り結果（継続したい良かった点、改善点）です。

MindMap-第11回データマイニング+WEB＠東京 継続したい点・改善点・次回AGENDA

推薦文献

関連ツイート(Togetter)

「第11回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京ーMahout・Graphical Model・学術 祭り−」に関するツイートを Togetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)

第11回 データマイニング+WEB＠東京　( #TokyoWebmining #11)?Mahout・Graphical Model・学術 祭り? - Togetter

講師募集

データマイニング+WEB勉強会＠東京 (#TokyoWebmining) を今後も、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思います。講師を募集していますので私の Twitter か Google Group へのメールへぜひご連絡下さい。

連絡先：

• データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining) | Google Groups
• @hamadakoichi

過去開催内容：

• 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)を開催しました −2nd Week−大規模分散 機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
• 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)を開催しました −1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
• 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) −2nd Week−方法論・ソーシャル祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
• 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) −1st Week− 大規模解析・機械学習・クオンツ 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
• 第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #8) −大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
• 第７回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #7) −機械学習・解析・セマンティックウェブ祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
• 第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
• 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) −WEB解析・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
• 第４回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#4) −WEB祭り−を開催しました−「ソーシャルウェブ と レコメンデーション」 - hamadakoichi blog
• 第３回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#3) を開催しました−「R言語による クラスター分析 -活用編-」 - hamadakoichi blog
• 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」- - hamadakoichi blog
• 第１回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#1) を開催しました - 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog

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