グーグルのDeepMind、読唇術で人間の専門家に勝つ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます オックスフォード大学とGoogle DeepMindの研究者らは、BBCが放映した数千時間にもおよぶコンテンツを用いた訓練によって、人の唇の動きを読み取る人工知能（AI）を開発した。このAIは人間の読唇術専門家よりもはるかに優れた成績を残したという。 BBCが所蔵するコンテンツから無作為に抽出された200本の動画を対象とするテストにおいて、人間の専門家（法廷で読唇術のスキルを提供したこともある人物）が正しく読み取れた単語の数は4分の1にも満たなかった。一方、研究者らが新たに公開したレポートによると、このAIシステムは同じ動画を対象とするテストで半数の単語を読み取ることができたという。 また、人間の専門家が誤りなく書き出すことができた単語
ニコニコ動画の公開コメントデータをDeep Learningで解析する - Qiita
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
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