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猫
yutakasasaki.hatenablog.com
J. P. HoganのSF小説「未来の二つの顔(The Two Faces of Tomorrow)」を読んだのは30年ぐらい前だっただろうか。そこで描かれていた未来が、まったくの夢物語でもなくなってきているようにも感じる。読んだ当時は、Doug LenatのAMというシステムに興味を持って研究していた時期で、人工知能に人間を超える思考ができるようなるとは思えないレベルだったが、最近の機械学習技術の進歩を見ていると、まったくの空想ともいえないのかもしれない。 もちろん、実際にコンピュータシステムが意思をもって人間を征服しようとするなんてことはSFの世界だけの話だが、深層学習のようなブラックボックスな方法でミッションクリティカルなシステムを組むと、人間にとって理解不能な現象が発生して、対処に困ることは将来的にはあるかもしれない。 最近の若い人たちは流行に敏感で深層学習をやりたがるが、25年
マンチェスター大学時代の2007年にF-measureについてまとめた技術メモがいまだに時々論文で参照されているようです。査読を通っていないただのメモなのですが。 http://www.toyota-ti.ac.jp/Lab/Denshi/COIN/people/yutaka.sasaki/F-measure-YS-26Oct07.pdf F-measureについて、きちんと書いた論文がないので、仕方なく参照されているのでしょう。なお、F-measureのFの意味について、最近David Lewisが良く調べるとvan Rijsbergenの博士論文にFが1-Eの形で定義されていたようです。(私自身は未確認) (http://metaoptimize.com/qa/questions/1088/f1-score-name-origin より引用) Yes, it was a bizarre
IBMが開発した人工知能クイズロボットのWatsonが、人間のクイズチャンピオン2人を破りました。アメリカの人気クイズ番組でのこと。 (http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1102/17/news030.html) 米クイズ番組「Jeopardy!」で行われた対決の最終的な成績は、Wastonが7万7147ドル、クイズ王のケン・ジェニングス氏は2万4000ドルでブラッド・ラッター氏は2万1600ドルだった。 さて、この世紀の大ニュースをどう理解すべきか? (1)「ついに人工知能が人間を超えた」→間違い。「クイズという特定の分野で、答えを人間より早く探せる技術が実現された」、と理解すべき。もともと、大量のデータから特定の条件に合う項目を探し出す能力は人間よりコンピュータの方が高い。これをうまくクイズ向けに拡張しただけであり、人間が日常生活で発揮してい
うちの研究室からは下記の2つの発表をします。興味のある方は聞きに来てください。 2011/03/08 P1-22 電子カルテからの医療用語抽出 ○石原健太, 山本幸也, Davy Weissenbacher, 佐々木裕 (豊田工大) 2011/03/09 C2-4 GPGPUによる超並列処理の文書分類への適用 ○佐々木裕 (豊田工大) 前者は、以前にここに書いたi2b2チャレンジに参加したシステムについてのポスター発表です。うちの4年生が対応します。後者は、GPGPUによる文書分類の高速化についての報告です。なかなか面白い結果になりました。まだ、GPGPUプログラミングの経験値が足りない部分もありますが、コアの数に対して、GPGPU特有の要素により思ったよりも高速化されません。特に、GPGPUコアの汎用メモリのアクセスが非常に遅いのはかなりネックになります。今後、ハード的な改善があるのでし
NLP関係は、理学・工学の中でもちょっと特殊で、良い研究はACLなどの一部の難関国際会議論文として掲載され、頻繁に参照されます。どれぐらい難関かというと、感覚的にはACL1本は日本の国内学会論文誌論文の3本ぐらいの価値があります。投稿時に2段組で9ページ書きますので、へたな論文誌より分量が多いのです。 これは、国内和文・英文論文誌や国際論文誌、国際会議に多々投稿してきた経験から来る実感です。ACLの採択率は20%弱ぐらいですが、世界中の研究者がその年で一番の成果をぶつけてくるわけですから、かなりレベルの高い論文の中から競争率5倍を抜けなければいけないのですから。3人査読者が付いて、みな真剣にチェックしてくるので、少しでも弱点がある論文は生き残りません。 ちょっと誇張すると、ACLに載るのは、CNSまたはその姉妹紙に掲載されるのと同じぐらいの価値があるかもしれません。CNS等にはいつでも出せ
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