新型コロナウイルスに関するカタカナ語が分かりづらく、「日本語を使った表記にできないか」といった意見や要望が本紙に寄せられています。 「訳語ですら、何のことか分かりにくい」。発言欄にこう投稿した埼玉県東松山市の無職西田憲二さん(72)は「年配者の中には具体的な説明がないと、初めて見るカタカナ語の意味が理解できない人がいる」と言います。西田さんは「東京アラート」を「東京で感染が拡大中」とカタカナ語を使用せずに表記した方が良いと指摘します。 同県鳩山町の無職資延(すけのぶ)義樹さん(76)は「ステイホーム」は命令調に聞こえるため、「外出はやめましょう」など柔らかな表現を求めます。「ソーシャルディスタンス」も社会的距離というより、「人との距離」「人との間隔」とする言い換えを提案します。 本紙ではすべてではありませんが、「ステイホーム(家にいよう)」や「ソーシャルディスタンス(社会的距離)」のように
深層学習など現在の人工知能(AI)技術が抱える課題を解決するには、「世界モデル」の研究が重要になる――。2020年6月9日にオンラインで開催された第34回人工知能学会全国大会のセッションで、一線級の研究者が激論を交わした。テーマは「意味を理解して処理するAI」の実現に向けた、深層学習と記号推論を融合させるAI研究だ。東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授は「『世界モデル』をベースとした研究を進めるべきで、実現すればインターネットやスマートフォン以上の産業インパクトになる」と語った。 交互にブームを繰り返した「パターン認識」と「知識・記号推論」 ここ数年続く第3次AIブームでは、特に深層学習(ディープラーニング)に注目が集まっている。だが深層学習は画像や音声などのパターン認識はできる一方、パターンが示す「意味」をAIが理解しているとは言えず、社会・産業での利用に当たって課題の1つになっている
最近ではPythonでプログラミングをしたり、AI(人工知能)を使ったりする人が増えていますよね。 Pythonでプログラミングして作れる物の一つに、音声認識があります。以前は音声認識の精度があまり良くありませんでしたが、近年、音声認識の精度は驚くほど向上し、色々な言語の違いだけではなく、方言まで認識することができるようになったとのこと。さらに、さまざまなAPIの登場などにより、音声認識のプログラムを作成した経験がない人でも簡単に、Pythonで音声認識ができるようになりました。 とはいえ、何も知らない状態でいきなり音声認識を作るのはやはり難しいでしょう。そこで今回は、Pythonで音声認識を作る方法についてお伝えします。1つ1つ丁寧に解説していくので、Pythonの音声認識の作り方について、一緒にマスターしましょう!
【無料オンライン】ゼロからはじめる機械学習講座「教師なし学習と自然言語処理入門」事務局 お問合せ ※当イベントは上記の事務局によって企画・運営されており、(株)こくちーずは関与しておりません 【オンライン】zoom開催 Zoomをあらかじめインストールしておいてください。 当日にURLをメールでお送りいたします。 時間になりましたら入室してお待ち下さい 教師なし学習のモデル(クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析)を用いたデータ分析を学びます。 また、自然言語処理の基本を身につけ、特に自然言語の形態素解析とベクトル化手法を扱えるようになります。 <想定案件イメージ> ・クラスタリング分析:顧客分析でユーザーをセグメントに分けてマーケティングに活用出来る ・チャットボットの開発:営業の問い合わせ自動応答システムが出来る 【対象者】 エンジニア歴数年以上の方。 プログラミング初心者は
3つの要点 ✔️ 単語分割を気まぐれに決める「サブワード正則化」の新たな手法を提案 ✔️ 一般的なサブワード分割に比べ、低頻度の学習が効率的に行われていることを確認 ✔️ 従来手法に比べてシンプルな手法でありながら,機械翻訳タスクで性能の向上を確認 BPE-Dropout: Simple and Effective Subword Regularization written by Ivan Provilkov, Dmitrii Emelianenko, Elena Voita (Submitted on 29 Oct 2019 (v1), last revised 1 May 2020 (this version, v2)) Comments: Published by ACL 2020. Subjects: Computation and Language (cs.CL) Code 背
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