勉強の記録

機械学習、情報処理について勉強した事柄など

2019-07-01から1ヶ月間の記事一覧

PubMedから医療AI論文を抽出してSlackに投稿する

こんな感じに投稿されて,通知がくるのは嬉しい. 元ネタ ncrna.jp 一部slackのAPI仕様が変わってこともあり、微修正した。 Google Apps Script+Slack Appsで完結するようになった. 1. Pubmedの検索クエリを反映したRSSを作成する 適当な単語で検索した後…

NAACL 2019の医療関連論文を概観する.

North American Chapter of ACL (2019) - ACL Anthology medic*, health, diseaseで検索.WS論文はおもしろそうなものだけ. Biomedical Event Extraction based on Knowledge-driven Tree-LSTM - ACL Anthology 医学生物学分野におけるevent extractionにお…

CounterFactual Machine Learning勉強会 #1 に参加してきた

cfml.connpass.com 元CyberAgentの谷口氏、CyberAgent AILab AdEconチームリーダーの安井氏、CyberAgent AILab AdEconでインターン中の斎藤氏による勉強会。 1. CFMLの概要と研究動向 (谷口和輝氏 (@kazk1018)) 本日のCFML勉強会の発表資料です。https://t.c…

個人因果効果を推測する②

github.com Microsoftによる因果推論ライブラリEconMLのなかの一つのモデル. econml.azurewebsites.net documentのdeep instrumental variablesの項目に簡潔にまとまっている. ひとことで言うと, 操作変数モデルにおいて各stageにNNを使用したモデル メリ…

個人因果効果をどうやって推論するか①

①と銘打っているが、続くかどうか。ほかに causal forest microsoft/ALICE あたりも見ていきたいところ。 Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms ICML 2017から。ICMLには毎年causalityのセクションがあり、機械学…

Microsoft/InterpretMLの中身

一言でいうと ある一つの特徴量のみのdecision treeを作って残差を予測というのをcyclicに加えていくモデル 知ったきっかけ Microsoftが、解釈性が高くかつ精度も高いBoostingのモデル(Explainable Boosting Machine=EBM)をOSSで公開。LIMEやSHAPといった解…