[翻訳]BERTで自然言語AIをはじめる（github上のREADMEの翻訳） - Qiita
その他多くのタスクでも効果的です。 さらに、これらの結果は、タスク特有のニューラルネットの設計をほぼすることなしに得られます。 もし、既にBERTが何かを知っておりただ利用を開始したいだけなら、事前学習済みのモデルをダウンロードし、たった数分で最先端（state-of-the-art）の 転移学習を実行できます. What is BERT?：BERTとは何か？ BERTは言語表現事前学習の新しい方法です。その意味するところは、(Wikipediaのような)大きなテキストコーパスを用いて汎用目的の「言語理解」（language understanding）モデルを訓練すること、そしてそのモデルを関心のある実際の自然言語処理タスク(質問応答など)に適用することです。BERTは従来の方法を超えた性能を発揮します。なぜならBERTは、自然言語処理タスクを教師なしでかつ双方向に事前学習する初めてのシ
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ハイパーバイザの作り方
「ハイパーバイザの作り方」公開ページ こちらのページはSoftware Design誌の連載記事「ハイパーバイザの作り方」の公開ページです。 「Linuxのしくみを学ぶ - プロセス管理とスケジューリング」も公開中ですので、こちらも是非ご覧ください。 公開中の記事 第１回 x86アーキテクチャにおける仮想化の歴史とIntel VT-x [HTML] [PDF] [ePub] [mobi] [Kindle] 第２回 Intel VT-xの概要とメモリ仮想化 [HTML] [PDF] [ePub] [mobi] [Kindle] 第３回 I/O仮想化「デバイスI/O編」 [HTML] [PDF] [ePub] [mobi] [Kindle] 第４回 I/O仮想化「割り込み編・その１」 [HTML] [PDF] [ePub] [mobi] [Kindle] 付属資料 最近のPCアーキテクチャにお
見えない空間データを可視化する「AR Sensor」を作った - 河本の実験室
（今回から河本の実験室の記事は、こっちに書くことにしました。そのうち過去記事も移転します。） "AR Sensor"というアプリを作りました。 データをARで投影することで、普通は見えない日常の中の様々な空間データを見えるようにするツールです。 例えばこんなふうに、Wifiルーターから出てくる電波の立体的な強弱を見ることができます（緑は電波が強いところ、赤は電波が弱いところ）： AR Sensorで見るWifiルーターの上の電波強度 なんでこんなの作ったの？ もともとは「週一ぐらいでどこからともなく流れてくる排水口の臭いのもとを突き止めたい」という家庭的な悩みを解決するためにこのツールを作りました。臭いの空間分布を可視化できれば、臭いの元がすぐに見つけられるんじゃないかと。 使っているうちにWifiや磁場などのスマホで測れる様々なデータに応用すると便利＋教育的であることに気づいて、汎用的な
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