機械学習の実装をスタート

機械学習に取り組み始めて、2ヶ月がたちました。
順調にcourseraの講義もweek6まで進み、機械学習について、書籍やWEBの内容がかなり理解できるになってきました。

そろそろ実データを使って、実装したいなというタイミングで、運良くエンジニアのアサインもできたので分類アルゴリズムから検証することにしました。

題材は釣船のブログを「魚が釣れたよ。」という釣果報告と「船長のつぶやき」に分類するというマニアにはたまらないものです。

ということで、すでに自社サービス用に集め、形態素解析済みのブログ記事に釣果か否かというラベルをつけ、分類の学習機に突っ込み学習してもらいます。

想定しているアルゴリズムはサポートベクターマシンとニューラルネットワークです。

教師データの量と、アルゴリズムに与える特徴的なデータ(フューチャー)の選定が課題になる気がしますが、まずはサクッとつくって（もらって）テストをしていきたいと思います。