[1811.11264] Synthesizing Tabular Data using Generative Adversarial Networks] GAN を使って表形式のデータを生成する論文は既に読んだわけですが，その発展形． 著者らによる実装も公開されており(DAI-Lab/TGAN: Generative adversarial training for s…

[1806.03384] Data Synthesis based on Generative Adversarial Networks 匿名化については micro aggregation (各行を集約することで架空の行を生成すること) や post-randomization (ノイズを載せる) などがあるわけですが， GAN でデータを生成すれば完全…

音声合成研究のために，コーパスをリリースしました．100名のプロ話者（声優・俳優）× 100発話(パラレル)を含んでいます．今すぐダウンロードできます！！https://t.co/FJXrl3owrX https://t.co/qGuUCSqIyA— Shinnosuke Takamichi (高道 慎之介) (@forthshin…

Comprehensive Audience Expansion based on End-to-End Neural Prediction (pdf) もうひとつオーディエンス拡張の論文．特にモデルが目新しいわけでもなく，実験もよくわからない (Table 3 は何を行っているのか意味不明) だけど気になったところを書く． …

Finding Users Who Act Alike: Transfer Learning for Expanding Advertiser Audiences Pinterest におけるオーディエンス拡張を説明した論文．オーディエンス拡張の論文はあまり見かけないので良かった． オーディエンス拡張 (あるいは look-alike) は広告…

Personalized Purchase Prediction of Market Baskets with Wasserstein-Based Sequence Matching KDD 2019 の Accepted papers が出たのでひとまずタイトル一覧に目を通し， arXiv などに既にあるものから読んでいこうと思います．しかしあまりにも Graph C…

Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding (pdf) A Simple Convolutional Generative Network for Next Item Recommendation (WSDM 2019) を読もうとしたところ引用されていたのでまずはこちらから読む．WSDM 201…

www.amazon.co.jp 訳者よりご恵贈いただきました．8年前に kaggle のアカウントを作ったきりの人間であるため，この文章にさほど価値があるとは思えませんが感想を書きたいと思います． ロジスティック回帰や決定木，ランダムフォレストやニューラルネットワ…

タイトルの通りです．Wikipedia 本文を用いた埋め込みは 東北大乾研による日本語 Wikipedia エンティティベクトル BIZREACH によるHR領域向け単語ベクトル｜株式会社ビズリーチ 朝日新聞による朝日新聞単語ベクトル BERT with SentencePiece を日本語 Wikipe…

タイトルそのままです． 機械学習領域において有名なデータはよくライセンスを確認してみるとそのままでは商用利用ができないことがしばしばあります． ブログや Qiita に書いたり，大学研究者であれば問題になりにくいとは思いますが，なんらかの企業に所属…

[1802.03319] Predicting Audio Advertisement QualitySpotify や Pandora などの音楽配信サービスにおいて挿入される音声のみの広告の品質を機械学習で推定する． 方針としては，音声から handcrafted な特徴量を抽出し，代理タスクを解く． 論文の著者は P…