ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。 今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。この業界の有名人が多数参加していて、とても興味深い内容だったため、日本のコミュニティでも共有できたらと思ったのです。 それは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議・ICML内のDeep Learning Workshopの企画でした。元記事はワークショップ主催者のKyunghyun Cho氏のBrief Summary of the Panel Discussion at DL Workshop @ICML 2015です。ご本人の許可を得られたので、以下に日本語訳を掲載します。なるべく原文に忠実に訳したつもりですが、分かりづらい部分は意訳が入っているため、もし誤りがあればご指摘下さい。 — ここから翻訳 <はじめに> ICML 2015で開かれた
「この資料を持っていって、お客さんの反応を見てこようと思います」 新規事業の立ち上げに挑戦しているチームのリーダーはこう言って、新サービス一覧を見せてくれました。 そこには新たに始めるサービスがリストされていました。しかし、中には従来から提供していたサービスもあります。今回の新事業では、「既存サービスにいくつかの新サービスを追加し、体系化したのが売り」とのことです。 「そうですか。どのお客様に行かれるのですか?」 「おつき合いがあるお客様に、セールスがチームで手分けをして行きます」 実はこれは、うまく行かないパターンです。 当コラムでご紹介しているように、新規事業では「お客様が買う理由」を徹底的に考えて作り上げ、さらにお客様に検証することが必要です。 そのためには、下記を首尾一貫して考え、検証していきます。 (1)「自社の強みはあるか?」 ↓ (2)「強みを必要とする顧客は存在するか?」(
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