Apitoreのロゴができました
同志であるReikoさんにApitoreのロゴを作ってもらいました。「雲っぽい感じ」とだけリクエストしたら、とんでもなく素敵なロゴを制作してくれました。
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月: 2016年11月
Mashup Awards 2016 関東一次予選 午前の部でWeb APIのマーケットプレイスApitoreを発表しました #MA_2016
はじめに
Mashup Awardsに初挑戦しました。先日、2016年11月27日に渋谷のTech Lab Paakにて関東一次予選があったので、午前の部でApitoreを発表してきました。
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deeplearning4jの極性判定でオンライン学習をやってみた
はじめに
今回はdeeplearning4jを使ったオンライン学習を試してみます。オンライン学習の定義は諸説あるみたいですが、私はパーセプトロン時代の定義に則って「定期的にデータをくべて現在のモデルを逐次更新する」としています。今回は、これまで作ったDistant Supervisionのモデルに極性辞書のデータをオンライン学習します。
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deeplearning4jのUpdater (AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam) のパラメータまとめ
はじめに
deeplearning4jではAdamなどの主要なUpdaterは大体使えますが、Updater毎に設定できるパラメータが違うので、メモも兼ねてまとめておきます。
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【アップデート情報】極性判定APIの精度改善
はじめに
日本語極性判定APIのアップデート情報をこちらにまとめます。主なアナウンスはモデル更新と精度改善についてです。また、簡易的にパフォーマンスチェックサイトを作りました。サンプルツイートと極性判定APIでの推定結果を載せていますので、ご確認ください。
現行版の極性判定APIのパフォーマンスチェックはこちら
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Startup Weekend Yokohamaのプレイベントで体験者トークしました
はじめに
依頼があったので、先日２０１６年11月1日に富士ゼロックスのみなとみらい事業所で開催されたStartup Weekend Yokohamaのプレイベントにて、体験者トークしてきました。Apitoreも2015年10月３０日のStartup Weekend Tokyo Techで準優勝したのがきっかけでした。懐かしいなあ。
当日の発表資料はこちら。
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deeplearning4jのRNNで極性判定を作った～Early Stop編～
はじめに
deeplearning4jのRNN+LSTMで日本語極性判定技術を作っています。先日公開してからかなり反響があり、アクセス数増加、Apitoreのユーザーも増え、Qiitaではデイリーランキング5位になりました。ありがとうございます！さて、今回は過学習を回避し、かつ学習効率が下がったら学習を止めてしまう、Early Stoppingを試しました。ついでに学習データも増強したので、学習データ増強before/afterも評価しようと思います。
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