深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
［速報］Google、データサイエンティストのコミュニティ「Kaggle」買収を発表。Google Cloud Next'17
Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、データサイエンティストのコミュニティを運営する「Kaggle」の買収を発表しました（Googleの発表、Kaggleの発表）。 KaggleのブランドとチームはGoogle Cloudのなかで引き続き存続し、コンペティションなどの運営を続けていくとのこと。 Kaggleは、企業や研究者などがデータを投稿し、世界中のデータサイエンティストらがそのデータを基に、いかに優れたモデルやアルゴリズムなどで与えられた問題を解くかを競うコンペティションなどを運営しています。 Kaggleのコンペティションは、例えば機械学習を利用してガンの兆候を早期発見する方法を競うなど、社会的に重要な問題をコミュニティを通じたクラウドソーシング的な手法とデータサイエンスのアプローチで解決することと同時に、課
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