Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ | AI専門ニュースメディア AINOW
画像出典：Google I/O 2022におけるサンダー・ピチャイCEOの基調講演をまとめたGoogle公式ブログ記事より引用 前書き 2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。 統合学習データを使って24の言語に対応 Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます（24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照）。この新機能の実現には、多言語機械翻訳
ディープラーニングはもう難しくない | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のCaleb Kaiser氏は、エンジェル投資家とスタートアップを志望する求職者のためのWebサイトを運営するAngelListに勤務した後、機械学習向け開発環境Cortexの開発に携わっています。同氏がMediumに投稿した記事『ディープラーニングはもう難しくない』では、近年、機械学習アプリの開発の敷居が低くなっていることとこの事実から導かれる帰結が論じられています。 機械学習とディープラーニングが活用されるようになった第三次AIブームが始まった数年前においては、AIモデルの開発には大規模な学習データ、巨大なアーキテクチャ、そして多額の資金が必要だったため、Googleのような資本力のある企業しか開発できませんでした。 こうしたなか、AI開発の敷居を下げる技術が登場しました。その技術とは、事前学習済みのAIモデルを特定の目的に最適化する転移学習です。転移学習を使えば大規模な学習データ
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
意識の高いデータサイエンティストのためにすすめる6つのこと | AI専門ニュースメディア AINOW
Ben Weber氏は、スマホ向けゲーム開発で有名なZyngaで主席データサイエンティストを務めています。同氏が英語長文メディアMediumに投稿した記事『意識の高いデータサイエンティストにオススメの6つのこと』では、「仕事のできる」データサイエンティストと見なされるために実践すべき6つの行動が解説されています。 データサイエンティストとしてヒトを雇う立場も経験している同氏によると「できるデータサイエンティスト」が実践すべき（あるいは実践している）6つの行動とは、以下のようなものです。 クラウドコンピューティングを実際に試す 新規のデータセットを作る （ツールやシステムといった）物事を接合する サービスを立ち上げる 目をみはるビジュアライゼーションを作る ホワイトペーパーを書いてみる 以上の行動はPythonのプログラミングスキルや統計学の専門知識といったデータサイエンティストの必須スキル
AIツールおすすめ８選 – GUIツールについても解説！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年2月17日 AIツールは多くの種類があって何を選んだら良いのかわからない方も多いのではないでしょうか。AIはデータの傾向から未来や現在を分析することができます。 ツールの中でも何ができるのか、何を基準に選べば良いのかがはっきりすると選びやすいですよね。 今回は、AI分析のツールの選び方や、GUIツールが注目されている理由、おすすめのGUIツールを紹介するとともに、「AI分析」についてご紹介します。 AIツールおすすめ10選 AI構築ツール AI構築ツールとはAIを開発するためのツールです。従来はAIの開発には高度なプログラミング知識などが必要でしたが、AI構築ツールを使えば、マウス操作だけで手軽にAI開発に取り組めます。 Amazon SageMaker Amazon SageMakerはAmazonが提供している機械学習モデルを構築して使える状態にまでするツールで
自然言語処理研究の最前線 ー海外でのビジネス事例6選ー | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月31日 「自然言語処理」という言葉を目にしたことがある人も多いでしょう。人間の言葉を機械が扱えるようにする自然言語処理は、チャットボットなどに活用され、研究も盛んに行われています。 今まで人間の言葉を「理解する」ことに主眼が置かれていた自然言語処理の研究ですが、現在の英語圏における自然言語処理の最新記事においては、「予測」や「生成」といった単語がキーワードとなっています。 そこでこの記事では、グローバルな自然言語処理研究のトレンドを紹介し、それを生かしたどんなビジネスが生まれているのか、そして生じてくる課題を詳しく紹介していきます。 世界の自然言語処理研究の最前線 解析から予測、そして生成へ 自然言語処理（英語表記：Natural Language Processingの頭文字をとってNLPと略記されることもある）とは、コンピュータに（英語や日本語のような）ヒト
ディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか？【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW
著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。 AIの歴史を振り返ると、推論や検索に基づいた第1次AIブーム、エキスパートシステムの開発が流行した第2次AIブームがありましたが、これらのブームが終息した原因は共通していると同氏は考えます。その原因とは、AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張です。つまり、AIで実現可能なことを実際より大きく見せることで期待を煽りますが、その期待に応えられない度にブームが終息してきた、というわけです。そして、同氏は今日のディープラーニングの流行によって火がついた第3次AI
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