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こんにちは、CTOの長谷川です。 学生、学者、そしてノンフィクションの作家に向けてAhrens氏が書いた書籍、「How to Take Smart Notes」(賢いノートの取り方)という本を読みました。私は仕事柄、書くという作業が多いので、物の書き方に関する本や、物書きが書くというプロセスについて書く本を読み込むようにしています。例えば、Steven Kingの「On Writing」や村上春樹の「職業としての小説家」や有名人の毎日の日課をまとめたMason Curryの「Daily Rituals」などは、ふとしたときに読み返しています。 パロアルトインサイトでも、なるべく重要な分析をするときや何か提案をするときなどは、プレゼンテーション(スライド)から入るのではなく、文章から入るようにしています。プレゼンテーションは気がつけばスライドが何枚も出来上がり、アウトプットを出しているという
AIテクノロジー×ビジネス戦略 =DX(デジタルトランスフォーメーション) アメリカ西海岸(シアトル&シリコンバレー)のトップエンジニア、機械学習&AI専門家や データサイエンティストがDX実装、AI開発をします。
こんにちは。パロアルトインサイト、データサイエンティストの辻です。今回はGoogleによって開発された最先端自然言語モデルBERTの概要についてお話をします。 自然言語処理とは人間が日常的に使っている様々な言語をコンピューターで処理する技術を指し、自動翻訳、音声認識、検索機能や、チャットボットなど様々な場面で実用化が進んでいます。 BERTとはGoogleが開発した自然言語処理のディープラーニングモデル1で、革新的な学習成果を達成したことで有名です。研究で使われている公開データの学習精度でも素晴らしい成果を出しましたが、ビジネスへの適応性が非常に高く、Googleサーチに新しく導入され10%の検索結果でその効果が検証されました。[Understanding searches better than ever before by google] ではBERTモデルは他の自然言語処理モデルとど
(この記事はEdouard Harris氏が書いたThe cold start problem: how to build your machine learning portfolioを、著者の許可を得て日本語訳したものです。) 私はY Combinator出資のスタートアップ企業に勤務する物理学者です。我々は新卒の学生が機械学習の仕事に付くことを支援しています。一昔前に、機械学習の仕事に付くためにすべきことについて書きました。その投稿の中でやるべきことの一つとして、機械学習プロジェクトのポートフォリオを作ることをお勧めました。しかし、どのようにすればポートフォリオを作れるかということについては書かなかったので、今回の投稿ではその話をします。[1] 我々のスタートアップの事業がら、私は良いものも悪いものも含め数百に登るプロジェクトを見て来ました。その中から2つの素晴らしいプロジェクトを紹
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