ディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか？【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。 AIの歴史を振り返ると、推論や検索に基づいた第1次AIブーム、エキスパートシステムの開発が流行した第2次AIブームがありましたが、これらのブームが終息した原因は共通していると同氏は考えます。その原因とは、AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張です。つまり、AIで実現可能なことを実際より大きく見せることで期待を煽りますが、その期待に応えられない度にブームが終息してきた、というわけです。そして、同氏は今日のディープラーニングの流行によって火がついた第3次AI
自然言語処理入門 （RNN） - Qiita
自然言語処理に入門します 自然言語（Natural Language)・・普段使っている言葉 柔らかい,曖昧 マシン（機械）語・・0110111001 硬い、厳格 自然言語処理目的 「コンピューターに人間の言葉を理解させる」 つまり、コンピューターが言語を １ 理解し ２話す（出力する） までの過程を作る 自然言語処理の概要 言葉は「単語」によって構成される。 「単語の意味」をうまく捉えた表現方法について考える。 ３つの表現方法 DeepLearing 登場以前 1 シソーラス(thesaurus) 2 カウントベース DeepLearing 登場後 ※今回は記載しない （3 推論ベース(word2vec)） 1 シーソラス ・辞書的に単語の意味を定義する。 ・類語辞書 'car' = 'auto' 'automobile' 'machine' 'motor
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