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こんにちは,Nextremerインターンの杉本です.面白そうな論文を読んだので紹介させていただきます.この論文[1]では,日本語の文章から漢字を構成する部首情報を抽出し,CNNやBi-derectional-LSTMを用いて極性判定を行っています. 近年は単語ごとに埋め込み表現を獲得するword2vecやFastTextなどが有名ですが,単語レベル(word-level)でネットワークを学習させる場合,ボキャブラリサイズが大きいためモデルが肥大化し,登場頻度の少ない単語を十分に学習することができません.この解決策(ボキャブラリ削減)として,Byte Pair Encoding(BPE)[2]や,文字レベル(character-level)の埋め込み[3]が提案されています.英語など少数のアルファベットで構成される言語に対しては文字レベルの埋め込みが有効ですが,膨大な種類の漢字を含む日本語や
こんにちは、Nextremerの古川です。 先週の土曜日に機械学習・ディープラーニングの勉強会を行いました。 当日は飲み物の買い出しに行ったり椅子・机・プロジェクタ設定など 会場準備などに手間取りながらも、なんとか14:30の定刻に発表を始めることができました。 発表 参加者のバックグラウンドとしてはWebセキュリティエンジニア、 データサイエンス系の技術者、スマホ系フロントエンドエンジニアなど多岐に渡り 機械学習を実務で使われている方は参加者の3分の1程度でした。 個人的に印象に残っている点は以下の2点です。 ・Tensorflowがマーケティングに成功しており 今までスタンダードとなった代表的な情報処理フレームワークを作った方たちが googleにおいて開発に携わってるため これからより完成度が高く、流行するものになる可能性が高い。 ・Webセキュリティの人手を介していた作業を DQN
Nextremer村上です。 何かと話題のAI(人工知能)女子高生「りんな」を試してみました。この「りんな」とは、マイクロソフトがグローバルで展開しているBing検索エンジンで培ったディープラーニング技術と、機械学習のクラウドサービス「Azure Machine Learning」を組み合わせることで生まれた、新しいコンセプトの人工知能です。 http://www.trans-cosmos.co.jp/company/news/150807.html 2015年8月10日現在で52万人以上の人が友だちとして追加して、りんなとのチャットを楽しんでいるようですね。 http://jikitourai.net/schoolgirl-ai-rinna-funny#i はじめまして!りんなです♡JKだけど、結構面白い自信ある。←自画自賛まずはお友達になってね♡友達いっぱいできるとりんな嬉しい!!!
Nextremer村上です! ■人工知能(AI)や機械学習の第三次ブーム 上記のスライドは、Bloomberg BETAのキャピタリストがまとめた世界のスタートアップを含む人工知能(AI)関連企業のランドスケープです。 3か月かけて作り上げ、技術/産業別にここまで分類し、彼女が見つけた分だけでも、2,529社がピックアップされたそう。 数年前は、投資家もスタートアップも”ビッグデータ”を追いかけていたけれど、現在彼らが見ているものは「人工知能(AI)」「機械学習」、ひとまとめに呼ばせてもらうと、【マシーン・インテリジェンス】に、立ち代わっています。 第3次ブームを迎えたマシーン・インテリジェンス(人工知能/機械学習etc)が、なぜ2度目の復活を果たすことになったのか。 雑誌『Wired』の設立者で、現在は毎月50万人のユニークビジターを持つウェブサイト「Cool Tools」を運営している
このQiita Teamというサービス、トライアル中のユーザに対するサポートが凄いです。 https://teams.qiita.com/ 最近社内での情報共有が課題となっておりまして、色々と試行錯誤をしています。 その関係で、今はQiita Teamというサービスを触ってみているのですが、トライアル期間中のユーザサポートが素敵だなと思いましたので、紹介したいと思います。 チャットライクなユーザサポートは、最近増えてきているとは聞いていましたが、実際に利用したことはなく、いざ利用してみると「なるほどこれは」と感じるところがありました。 常に右下で見守ってくれるチャットボックス (深夜にスクリーンショットをとったので、画像はオフラインのものになっていますが…) 常に画面の右下に表示されているこの部分をクリックすると、チャットボックスが展開されます。 分からない事をこちらから質問をすることもで
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