Cloud機械学習のカスタムモデルと事前トレーニング済みモデルを使用してテキストを分析することで、関連するエンティティの抽出や全体的な感情の分析などができます。Cloud機械学習のカスタムモデルと事前トレーニング済みモデルを使用してテキストを分析することで、関連するエンティティの抽出や全体的な感情の分析などができます。cloud.google.comこれらは、使いみちとしては、広告の効果を上げるというKPI、検索の精度を上げるというKPIで動いているんでしょうね。(ML)やAIが汎用な人工知能をもてないって考えている人がまだまだ多いと思うんですが、Word2Vecが出てきた時に、これはヤバイな。思ってそれからGoogleの研究を少しだけ注意してみています。Word2Vecは簡単にいうと、たくさんの文章から、単語の意味を、一緒に使われる単語のベクトルとして、数値で表現する技術です。文字・単語を数値で表したということがすごくて、これで、機械学習とかが楽になるだけじゃなく、ぼくらの脳の中で、行われている言葉の概念形成にとても近いって思うんです。脳に文字かけませんからね。正確には、単語をベクトルで表現して、単語と単語の類似度を測ることができるんですが、これは、「同じ」「違う」という概念を獲得したと言っていいと思うんです。この概念で、Doc2Vecという同じような方法で、文章の類似度を学習できるようになり、同じような文章だということが、わかるようになった。それが、Seq2Seqというもので、違う言語間での類似度も計算できて、その学習したMLのネットワークを使って、新しい文章を返せるようになっていました。今度は、文章の流れを時系列に学習させて、文脈も理解させようとしています。それがVHREDですね。このVHREDだと、原理的には、ある人の会話をず~っととっておいて学習させると、ほぼその人が答えるように、答えを返すようになるでしょうね。ここまで来ると、文章の意味理解ができるし、要約もできる。文章の組を作って、あとは学習させるだけ。TPUがたくさんいる訳ですね。要約や、ファシリテーションまでは届いていませんが、もう少しのところにきていそうです。この文章の組を作る多言語のモデル化の仕組みとして、BERTが最近でてきています。これがいろいろ完成すると、機械が、文脈を理解できるようになって、いろんな変化が起こり始めるでしょうね。シンギュラリティは2045年と言われていますが、Word2Vecは2013年発表で、Seq2Seqが2017年なので、これから指数的に行くとすると。Google社内ではもうシンギュラリティは起こっているのかもしれませんね。怖くもあり、わくわくするところでもありますね。Notebookのサンプル作っておきました。GitHub.github.com下のリンクにあるコードをコピペしただけですが。日本でもがんばってる人。完全に4年くらい遅れている感じですね。INOUE-KOBO.COMフリーランスのシステムアーキテクト、機械学習エンジニアです。技術メモやポートフォリオを公開しています。inc.のエンジニア達のテックブログです。試してみた技術のログをアップしていきます。ゆるやかに改良中なのだが、進捗はあまり良くない。学習の待ち時間は長く暇だし、コード自体も拡張性が低い。バージョンで書き直そうと思って作業を始めた。フルスクラッチで書いていたのだけど上手く動かず。GitHub.github.comGooglecolabでもできるよ。ここにWord2VecからVHREDまでが詳しくのってます。Qiitaこんにちは。対話ロボットを作ろうとしているインコです。いう記事が出てきましたね。数年に一度、こういう記事がでます。Proxy設定など【忘備録】なんちゃってLinuxですが。この記事が参考になります。ストリートビューが10周年なんですね。最初に出た時は、続かないだろうなって思った。ストリートビューが10周年を迎えたそうです。インターネットが変わるかもね。面白そうな企画ですよね。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。【Windows10】異常に遅い。【Chrome】起動が遅い。Tominagaバナーを作成メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgブログをメールで購読メールアドレスを記入して購読すれば、更新をメールで受信できます。Reserved.%d人のブロガーが「いいね」をつけました。