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2016年5月18日 (水)

ツイッターの投稿をガバッと収集してきてコンピュータに機械学習させると2~3日でどれくらい会話ができるようになるのか?

連載コラムを更新しました。2回分。
今回のテーマは、IT業界やロボット業界、そして一般のビジネス誌や新聞でも注目されるようになってきたAI関連技術「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング」、更には「会話AI(チャットボット)」等に迫ります。

それらはいったい、どこが革新的にすごいのか?

Tensor flow勉強会でも講師を務める、東大発ベンチャーC8LabのCEOをつとめる新村さんに協力して頂き、公式が出てこない、文系でも解る方法で解説したいと思います(全3回)

18ai03

■ ディープラーニングの特徴量ってなに?

会話の中でも「ディープラーニングは特徴量を自分で学習する」とか「ディープラーニングでなにかしらの特徴量を算出する」なんて、頻繁に出てくる解るようで解らない「特徴量」の正体は。

東大発ベンチャーC8Labに聞く(1)
「機械学習とニューラルネットワーク超入門」
http://robotstart.info/2016/05/10/kozaki_shogeki-no19.html

■ ツイッターの投稿をガバッと収集してきてコンピュータに機械学習させると2~3日でどれくらい会話ができるようになるのか?

フェイスブックのCEOが開発者イベントで注力すると発表した「会話AI」。

Microsoftも重点課題としていて、更に注目が集まっています。
Siriやりんな、ひとみなど、AIとの会話も気軽に体験できるようになってきました。
今回のコラムのテーマは会話とディープラーニング。
一般の自動会話エンジンはどんなしくみで会話を作っているのか、GoogleのテンソルフローとRNNを使って、ツイッターの投稿データとニューラルネットワークだけで会話ボットはできるのか。

東大発ベンチャーC8Labに聞く(2)
「チャットボットのしくみと会話AI試作と課題」
http://robotstart.info/2016/05/17/kozaki_shogeki-no20.html

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