シンプルなコンテンツベースのレコメンデーション・エンジンをPythonで実装する | POSTD
ECサイト向けのレコメンデーション・エンジンを構築すると仮定しましょう。 構築する方法としては、コンテンツベースか協調フィルタリングを使用する2つの進め方があります。それぞれのメリットとデメリットを見てみましょう。そして、コンテンツベースエンジンを 簡単に実装する方法 について探りましょう(Herokuにデプロイ可能です)。 コンテンツベースを使用するとどのようになるのか先に知りたい方は、ほぼ同じレコメンデーション・エンジンが Groveの商品（紹介）ページで使用 されていますので、見てみてください。 コンテンツベースのレコメンデーション・システムはどのように機能するのか 商品説明や商品名、価格などの実際のアイテムプロパティなどが使用されるため、コンテンツベースシステムで構築されていると周りには思われているのではないでしょうか。これまで一度もレコメンデーション・システムの使用を検討したこと
AIは勘違いする―テスラとトヨタにみる自動運転カー戦略の違い
このランダムノイズのような画像を、手書きの数字（0～9）を99.8％の精度で認識できる人工知能（この場合はディープニューラルネット）に入力すると、なんと人工知能はほぼ100％の自信度で「1」と判別してしまう。 この画像は、特定のニューラルネットを「だます」目的で、AI技術開発のカラフル・ボードが作成したものだ。学習済みのニューラルネットに画像を入力し、その出力結果が「1」に近づくよう、画像に繰り返しフィードバックを与えたものである。 同社CEOの渡辺祐樹氏は「なぜニューラルネットがこのランダムな画像を『1』と認識するのか、ニューラルネットの挙動から解析することは困難」と語る。一般的なプログラムコードと異なり、ニューラルネットは大量のパラメータから構成され、人間にとって可読性の低いブラックボックスだからだ。 人工知能の判断誤りが事故を生む 人工知能は、往々にしてだまされ、勘違いし、間違った判
AIで働く人々は幸福になれるのか
日立製作所は2016年6月、AI技術を活用し、働く人の幸福感向上に有効なアドバイスを、各個人の行動データから自動で作成する技術を発表した。今回の発表に伴い、ソーシャルメディア上では、AIに対する期待と不安の声が混じっている。AIは私たちの幸福感を高めてくれるのだろうか。そこで、このAIを活用した技術を開発した日立製作所の矢野和男氏にインタビューを行った。 AIが社員を幸福に？ 「上司のBさんに会うのは、午前中がオススメです」 職場での会話や時間の使い方など、職場での幸福感を高めるためのアドバイスを、人工知能（AI）が当たり前のように行ってくれる時代がやってくるかもしれない―― 日立製作所は2016年6月、AIを活用し、働く人の幸福感向上に有効なアドバイスを、各個人の行動データから自動で作成する技術を開発し、日立グループの営業部門に所属する約600人に対して、実証実験を開始したと発表した。
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