人工知能開発における「はあちゅう」問題について｜加藤貞顕
コンテンツ会議は毎週水曜日に更新ですが、年の瀬なのでちょっと番外編を。 ピースオブケイクは、メディアをもりあげていくためにいろんなことをしてるわけですが、人工知能による自然言語処理の研究開発もしています。たとえばcakesの記事下にある、リコメンドエンジンは、そうした技術で動いています。 本日は、有志で集まって人工知能の勉強会をしました。講師はCTOのkonpyuさん。生徒はエンジニアチームなんだけど、CEO特権でぼくも参加させてもらいました。 まず、自然言語処理のための、いろんなアプローチの解説を聞き、次は実践に。 pythonやchainerなど、必要なソフトウェアをインストールしていきます。 人工知能は、教師データを用意して、適切なニューラルネットワーク（NN）を用意して、NNの重み付けを調整しつつ学習させるという手順で作成します。 まず重要なのは、教師データをつくるところです。たと
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
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