はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル(Attention Is All You Need)の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
プログラミングせずAIをDIY! Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは?:遊んで学べる「Experiments with Google」(第19回)(1/3 ページ) 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能(AI)や拡張現実(AR)といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
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