ChatGPTのヤバさは、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こと - きしだのHatena
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
Deep LearningのWebプラットフォームLabellioを試してみた - kivantium活動日記
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせという記事を見かけたので試してみました。 公式のチュートリアルに従えば簡単にDeep Learningを使った画像認識を試すことが出来ました。 まずはLabellioにアクセスします。 サインインをクリック。 アカウントはGitHubまたはGoogleアカウントと紐づけするようです。 ログインするとモデル作成画面に飛ぶのでCreate Modelをクリック。(kinmosaは過去に私が作成したモデルです） モデル名を入力してAdd dataをクリック。 今回はご注文は機械学習ですか？で使ったデータセットをzip形式で送る方法を使いました。 このようにラベル名のついたフォルダにそのキャラの顔画像を入れます。フォルダ直下に入れたファイルはフォルダ名のラベルが付くようです。
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