BERTは本当に人間を超えているのか？自然言語処理の実態と本当の活用方法 | AI専門ニュースメディア AINOW
Google AI Languageチームが2018年10月に発表した自然言語処理のモデル「BERT」は、質疑応答や自然言語推論といったさまざまな自然言語処理のタスクにおいて先行する言語モデルを凌駕する性能を実現しました。 国内では、2019年2月にチャットボットシステムを展開する株式会社サイシードが、「BERT」を文章の類似度を算出するためのキーワード抽出を自動で行う『sAI FAQ Builder』のサービスをリリースした他、株式会社ABEJAが2019年5月に「BERT」を活用したコンタクトセンター向けの新サービス「ABEJA Insight for Contact Center」をリリースするなど、徐々に活用が進んでいます。 今回取材したのは、ストックマーク株式会社のCTO 有馬 幸介氏です。ストックマークは、組織の情報収集の活性化ツール「Anews」や営業活動をAIを活用して効率
データサイエンスに必須!線形代数を高校レベルから学べる解説記事まとめ
線形代数の基礎知識編(高校数学:主にベクトルの復習) では、線形代数の超入門の前提となる「キソ分野」である、 「ベクトル(高校数学C)」と「集合と写像」の記事から紹介していきます。 ベクトルとは何か 高校数学で学ぶベクトルについて、用語の確認から発展的な考え方・問題の解き方までひととおり網羅しています。 「ベクトルとは？計算から内積、位置ベクトルなどの記事まとめ」 高校範囲外ですが、知っておくと役に立つ「ベクトルの外積」についての記事です。 「ベクトルの外積とは？もう一つのベクトル同士の掛け算」 更に、ベクトルの外積の応用です。 「平面の方程式の求め方“法線ベクトルの利用”」 集合と写像 (この写像の記事は少し難しいので、「一次(線形)変換」の記事と共によんでください) 「集合と写像とは？変換につながる大切な考え方」 線形代数とは?超入門編 基礎知識がある程度ついたところで、いよいよ実際に
どのツラ下げて「大卒」を要求するのですか。
「学生の2.7人にひとりが、貸与型の奨学金を利用して大学に進学している」。 日本学生支援機構が公表しているこの数字は衝撃的だ。 大学を卒業した時点で、相当数の学生がすでに借金を背負っているのだから。 昨年のM-1グランプリで優勝した霜降り明星のせいやさんが、賞金を「奨学金の返済に使う」と答えたのも、ものすごく現代っぽい。 ……なんて話になると、「なんで日本は教育にお金をかけないんだ！」という批判がなされるし、実際わたしも学費はどうにかならんかなぁと思う。 でも今回は、それとはちょっとちがう角度から考えたい。 借金してまで「大卒」になっても安泰とはかぎらない 大学進学率は右肩上がりで、現役の学部進学者はすでに約5割（文部科学省）。 また、30年前に比べて、高卒者への求人は4分の1以下にまで減った（厚生労働省）。 日本で学位を取得すること自体は比較的楽なうえ（もちろん大学と専攻によるが）、最終
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Graph Neural Networks概観
ちんちんに毛って生えないよね？
