Deep Learning技術の今
2. ⾃自⼰己紹介 l 得居 誠也 (Seiya Tokui) 株式会社Preferred Infrastructure, Jubatus Pj. リサーチャー l 専⾨門は機械学習（修⼠士、現職） l – 系列列ラベリング→ハッシュ・近傍探索索→深層学習 l 今の興味は深層学習、表現学習、分散学習、映像解析 l @beam2d (Twitter, Github, etc.) 2 / 47 3. 2011年年: ⾳音声認識識における成功 l l 3 / 47 DNN-‐‑‒HMM を使った⼿手法が、⾳音声認識識の word error rate で従来 法 (GMM) より 10% 前後も改善 携帯端末における⾳音声操作に Deep Learning が利利⽤用されるように F. Seide, G. Li and D. Yu.
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
大規模データ時代に求められる自然言語処理 - Preferred Networks Research & Development
話の内容は、自然言語処理が実世界で具体的にどのように応用されているのか、またその時に感じた課題についてです。 後半の「何が必要とされているか」、あたりの話からは私や会社が特に重点的に取り組んでいる事そのものの話もなります。
NTT HOME > NTT持株会社ニュースリリース > ビッグデータのリアルタイム処理を可能にする大規模データ分析基盤技術を世界に先駆けて開発
（報道発表資料） 2011年10月26日 日本電信電話株式会社 株式会社プリファードインフラストラクチャー ビッグデータのリアルタイム処理を可能にする大規模データ分析基盤技術を世界に先駆けて開発 ～10月27日よりオープンソースソフトウェアとして公開～ 日本電信電話株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：三浦 惺、以下「NTT」）と株式会社プリファードインフラストラクチャー（東京都文京区、代表取締役社長：西川 徹、以下「PFI社」）は、ビッグデータ*1と呼ばれる大規模データをリアルタイムに高速分析処理する基盤技術「Jubatus*2」（第1版）を開発しました。 直近の潮流変化を調べる等、対象データの新しさを意識したビッグデータ分析アプリケーションを作成するニーズに対して、従来のバッチ処理による定期的な一括処理は、新しいデータの分析が次の実行タイミングまで待たされる点で十分ではありませんで
サマーインターン2011 - 株式会社プリファードインフラストラクチャー
プリファードインフラストラクチャー（PFI)では夏期インターンを募集しています。私たちと一緒に新しいソフトウェア・サービス・概念を創り上げていきましょう。期間は８月、９月の２ヵ月です。 今年度の夏季インターンでは、次のテーマに沿って行います。 言語横断レコメンデーション 新レコメンドエンジンをベースにした複数の言語間でのレコメンデーションシステムの開発・及びそれを利用したアプリ・サービス開発を行います。言語間のレコメンデーションのコアシステムの開発と、開発物を利用した有効なUI、可視化を創り上げていく人を募集します。 キーワード：自然言語処理、統計的機械翻訳、ウェブUI、デモ、ビジュアライゼーション、HTML5, JavaScript、Flash、Arduino、cinder、openframeworks
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