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4月末から某サービスの障害対応やらResumyリリースやら...で、あっという間に6月ですが、諸々ようやく落ち着いてきました。
先月はNinjavaという日本在住の外国人エンジニアの勉強会に参加したり、社内で「遺伝的アルゴリズム勉強会」を開いたり、社会人になって初めての健康診断で血を抜かれたり...いろいろあったようななかったような。
Ninjava勉強会では、初めてHaskellで飯食ってるエンジニアさんを見ました。
1980〜90年代の日本カルチャーにどっぷりハマッた、ちょっと変わった外国人。
あとOperaが何気に高機能であることも知りました。ちょっとOpera惚れた。
categories: Research tags: Conference GECCO GeneticAlgorithm Multiobjective Research
GECCO初日は、SPEA2の開発者であるZitzilerのワークショプを見に行きました。
2時間のワークショップの前半は行けなかったので、Debの話は聞けなかったのですが、Zitzilerの話はEMO業界の動向とか、手法とその評価のまとめみたいな感じでした。
たぶん。
Workshop中、プレゼン資料で気になったところをいくつかメモったので、まとまってないけどとりあえず上げてみます。
Density estimation techniques
MOGA : Kernel => 物理の万有引力fの強さ？
SPEA2 : Nearest neighbor => 支配circleの面積
PAES : Histogram
混雑度計測のテクニックは、大きく3種類にまとめられていました。
やっぱりPAES（PESA-IIのベースになってる手法）って有名らしいです。
categories: Research tags: Clustering Conference GECCO GeneticAlgorithm ISDL Multiobjective Research
正しい綴りはgecko。
というわけで、Genetic and Evolutionary Computation Conference: GECCO 2007の論文をひとまず書き上げた。
まだ7ページだけど。
まだ自分でも通して読んでないけど。
まだ誰にもチェックもらってないけど。
明日先生に提出、できるかなぁ〜？
categories: Web tags: GeneticAlgorithm Research SNS Web
HuuHooというSNSが、12/20にオープンしたようで、某さみしがりのドクターから招待されました。
「ロボットや人工知能などの賢い機械に興味のあるユーザーと専門家のためのSNS」という、すごいニッチな分野がターゲットで、京都の「とめ研究所」というところが運営しているらしいです。
23日現在で60ユーザと、非常にこじんまりしたSNSですが、すでにGAとか自動作曲とかで盛り上がりそうな予感が！！
完成度としては圧倒的にJSAI2006 大会支援システムの方が上だけど、あっちはもう死んでるからなぁ。。。
こっちのSNSは今後どうなるでしょう？
categories: Research tags: C++ Clustering DataMining GeneticAlgorithm ISDL Programming Research
categories: Monologue tags: C++ Clustering DataMining GeneticAlgorithm ISDL Programming Research
categories: Research tags: Clustering GeneticAlgorithm ISDL Research
今年一年は遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）を用いたクラスタリングの研究を行う。
最近は電車の中で英語の論文を読む生活にも慣れてきた。
2000年ごろの論文を読んでいるとあまりK-means法と変わらないアルゴリズムが用いられている。
こういった手法はK個のクラスタの中心を設計変数として、クラスタ評価の際にどのデータアイテムがどのクラスタに属するかを決定する。
当然距離関数としてユークリッド距離を用いた場合、すべてのクラスタは任意の2つの中心の垂直2等分線で分割される。
このようなモデル化は大量のデータを扱う為には必要であるが、複雑なデータは扱えない。
一方で2004年ごろのアルゴリズムを見ると、データアイテム自体が設計変数となっている。
当然そのままでは1,000〜10,000個くらいのデータアイテム数レベルでGAの処理能力を超えてしまうだろう。
2000年から2004年までで、遺伝的アルゴリズムによるクラスタリングの研究は下記のような点で進化してきた。
１． クラスタ境界が非線形な問題も扱えるようになった
２． 大小様々な部分解の存在確率を挙げるモデル化が行われるようになった
３． クラスタ数Kを決定しなくても良い方法が考案されてきた
次は
４． 大容量のデータを実時間内に扱えるようになる
５． リアルタイムに増加するデータに合わせて進化する
とかができるといいなぁ〜。
ってか2000CPU使えるようになれば30歳で年収2000万なら、1億データ扱えるようになれば...
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