フォローしました昨日は東大のディープラーニングの講義だった。早いものでもう9回目。内容はとうとう自然言語処理までたどり着いた。これがやりたかったのだ。今回の内容は、映画の感想サイトIMDbに集まったコメントを分析するというものだった。具体的には、映画についた感想コメントを「ポジティブ」なものと「ネガティブ」なものに分類する。コメントはたとえばこんな文章だ。different.これは「バック・トゥ・ザ・フューチャー」についての感想なんだけど、人間が読めば、すぐに「ポジティブ」であることがわかる。これをコンピュータが判断するのは意外に難しい。1文目にはたいした情報がない。2文目には”best"とあるから、辞書があればポジティブと判断できそうだ。3文目には”sick"というネガティブな単語がある。このままでは迷ってしまうので、構文解析をして意味をたどるか......というのが、いままでの自然言語処理のプログラミングだった。今回はそういうことをまったくしていない。辞書などは一切なく、文法も教えていない。データとして、ポジティブなコメントとネガティブなコメントを2万件ずつ、RNNというニューラルネットワークに放り込んで、15分くらい学習させただけだ。それで識別率は8割を超える。ディープラーニング、やっぱりすごいわ。プログラムの長さは、200行程度。やっていることの難易度と比較すると、驚異的に短い。今回はTensorflowというGoogleのAIライブラリを使ってるんだけど、Kerasというライブラリを使うと、同じものが50行くらいで書ける。ここまでくると、いっそGUIにしたらいんじゃね?とすら思う。いうか、この感覚はたぶんあっていて、そのうち研究者以外はGUI的なインターフェースでAIを作るようになるんじゃないかな。なるとものをいうのは、データと、やりたいことと顧客だろう。それぞれのビジネスのお客さんのことをよく見て、なにをしたいかを考えるのが大事だ(←すごく普通のことを書いてるけど、でもそうなんだよきっと)。そのものずばりで、TensorflowとKerasによるディープラーニングについて解説してある。超基本から最後はRNNまでたどり着く。「ゼロから丁寧に」と言っているだけのことはあって、必要な数学についてもそのつど解説している。高校の理系数学くらいの知識があると、なんとか、ぜんぶ読めるだろう。いえ、数式を飛ばして読んでも、ディープラーニングのやり方はわかるので、そういう使い方もありだと思う。東大の講義、来週はRNNの進化系のLSTM。ここまでくると、なんでもつくれるようになる(気がしている)。楽しみ!ダウンロードこの記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか?気軽にクリエイターを支援できます。読んでくださってありがとうございます。サポートいただいたお金は、noteの他のクリエイターのサポートに使わせていただきますね。サポートをする「スキ」を押してクリエイターを応援しよう!うれしいなあ。56加藤貞顕noteやcakesを運営する会社、ピースオブケイクの代表です。フォローこのクリエイターの人気記事ストーリーの作り方(編集日記・第4回)139加藤貞顕オープンソース・ソフトウェアはなぜこんなに発展したのか。記事まとめ機械学習やデータサイエンティスト関連の記事を収集してまとめるマガジンです。10:43面白いですね。ネットのワード検索による言及ターゲッティングなどでは「俺は◎◎が嫌い」と書いているのにその◎◎をリコメンドされたりする。それがなくなるわけですね。