「論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかった」のは AI だけだろうか - 木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
雑談のためのチャットボットを深層学習自然言語処理モデル（T5）で作る - Qiita
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
t_wada さんの講演メモ ー 技術書の読み方を中心に - 冷めたコーヒー
はじめに 和田さん（@t_wada）の講演が素晴らしく良かったのでメモを残しておきたいと思います。和田さんと言えば... t_wada ですね！本講演では、「技術の学び方を学ぶ」ことを目的として二部構成で論が展開されました。「技術の学び方の学び」とは、メタレベルの学びのことを指しています。すなわち、効率的に新しい技術を学ぶためにはどのように学べば良いのかという話です。内容は以下の通りです。 第一部 四半期ごとに技術書を読む 手を動かしながら学ぶ 毎年少なくとも一つの言語を学ぶ 身の回りをプログラミング対象にする アウトプットを行う 第二部 毎日コードを書く 年下から学ぶ 過去から未来を見る 人のつくる渦を見る 大事なことに集中する いずれも非常に興味深い内容だったのですが、細かい事項については2017年の講演メモのエントリーがありましたので、ぜひそちらをご覧いただければと思います。（記事へ
2030年 「エンジニアです。コードは書けません。」｜__shinji__
昨年、メルカリのようなサービスを、10万円で作る方法を考えてみるというnoteを書いたところ、6万回近く読んでいただけました。ノーコードというプログラミングのコードを書かずにいろいろなwebサービスやアプリを作れるツール群についてのnoteだったわけですが、その中に下記のようなツイートを貼り付けていました。 メルカリみたいなサービスを作ってみたhttps://t.co/lXe5towLjp 決済はできないようにしてるんだけど、実はこれ 一切コードを書かずに作ってます。 これから新規サービスを始める方は、プログラムを書いて作るか、ツールを使って作るかよく考えた方がいいかも。 pic.twitter.com/CzjpEil1Px — しんじ🇻🇳NoCodeスクール (@__shinji__) October 14, 2019 こちら、Bubbleというノーコードツールを用いて作ったのですが
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析 自然言語処理をサービスに投入し、“できること”とは？名刺管理サービス「Sansan」を提供するSansan社では、名刺に記載された情報のデータ化において、自然言語処理を徹底的に活用しています。同社のデータ統括部門DSOCで日夜研究を続ける奥田裕樹さんと高橋寛治さんの2人に、サービスの裏で動く、自然言語処理のユースケースを語っていただきました。 名前や企業名、電話番号、メールアドレス──。名刺のなかには、重要な個人情報がテキストの形で記載されています。 そういった情報や企業のWebページ情報などを解析し、ユーザーに有効活用してもらうべく研究開発を続けているのが、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社です。同社はいわば、日本で
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