TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例 - Speaker DeckRettyにおいて文字単位で学習するCNNを用いて分かち書き不要な口コミ分類器を構築した事例について紹介します。
超素人による『ゼロから作るDeep Learning』の感想。 - D'ac
最近、ようやく勉強する時間が取れるようになりました。 先週末も夫に子どもを丸投げして、仕事に行き、帰ったら勉強。 これで夫が食事の準備をしてくれたら完璧なんだけれど…。贅沢言ったらあかんですね。 さてさて、そんな感じで最近取り組んでいる『ゼロから作るDeep Learning』の感想をまとめておきます。 まだ途中ですが、そろそろ娘が冬休みなのと、猫の発作がひどくなっていっているので、また時間がなくなりそうなので…。 ＊以下は初学者の感想です。まだ深いところとかあんまり理解できていません。同じようにDeepLearning興味あるけど、プログラミングの知識もあんまりない中で、どこから始めたらいいかな…みたいな人はぜひ読んでいってください。 『ゼロから作るDeep Learning』感想。 まだ終わっていませんが、全体的に平易に書かれており、私のような初学者でも今のところ投げ出さず取り組めてい
This domain name is registered with Netim
Netim offers nearly 1,000 geographical (ccTLDs) and generic (gTLDs) extensions. Find the perfect domain name Netim regularly offer discounts on domain names. Some extension start at $1.50 excl.tax for the first year. Discover all of our special offers Whether your website is personal, professional or an online store, you will find the perfect offer for your projects! Discover our web hosting plans
Recurrent Neural Networkとは何か、他のニューラルネットワークと何が違うのか
筆者が所属するリクルートテクノロジーズでは機械学習をはじめとしたデータ解析を用いた社内向けソリューションをAPIで提供するプロジェクト「A3RT（Analytics And Artificial Intelligence API via Recruit Technologies）」が2016年に発足し、自然言語処理や画像解析、レコメンドなどの分野において研究開発と実践への導入が盛んに行われています。 A3RTにおいて、筆者が取り組んでいる課題の1つとして「校正」があります。 リクルートはもともと紙を媒体とする情報誌を発行している会社で、ネット化が進んだ現在でも大量の求人票や記事を日々作成しています。作成される原稿はカスタマーとクライアントをつなぐ重要な媒体であり、そこに間違いがあると大きな機会損失となります。そのため、現状では人手でその原稿を校正するため膨大なコストと時間がかかっています。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
