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2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった1語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの1つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
.NET Annotations Lambda Frameworkは、ASP.NET MVC同様にAnnotationでRoutingが指定できるなどAWS Lambda固有のhandler廻りの処理を隠蔽できる便利なフレームワークですが、 aws.amazon.com まだPreview版ということもあってか、最新のv0.13であってもCPU Architechture("x86-64"または"arm64")を指定することができません。 Blueprint `Empty Function`で作成した場合のUpload画面(Architechture指定有り) Blueprint `Annotations Lambda Framework`で作成した場合のUpload画面(Architechture指定無し) 一方でserverless.templateを直接いじることで指定は可能で、その
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