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はてなキーワード: Deepとは

2017-09-12

https://anond.hatelabo.jp/20170912165015

星新一エッセーだかで「戦争記述歴史上の記録から抹殺して、戦争という言葉禁止すれば、何世代か先に戦争が無い世界が出来る」みたいな事を(一種皮肉ユーモアーで)書いていたが。それに近い感じにはなっていると思う。

現実的交通の便の良さや何やらが良ければ、遠い昔○○地区でしたみたいなの、あんまり関係無いんだよね住む人にとっては。

余談だけど。最近本が売れてホクホクの東京DEEP案内の執筆者は、たびたび地区説明文の中で「この辺りは被差別地区で…」みたいのを入れてきて、それ自体は確かに単なる事実だろうし、差別的意図は無いって事なんだろうけど。ネットに公開され続ける事には、ちょっとひかっかりも感じるし、かと言って禁止しろ!ってのも変だしなぁ…と、なかなか難しい面がある話だなと。

2017-08-21

http://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.mu/konpyu/n/nc0d2f49676ba

FacebookgithubリポジトリでPATENTSファイル存在するリポジトリリスト

./360-Capture-SDK/PATENTS

./BridgeIC/PATENTS

./CParser/PATENTS

./DelegatedRecoveryReferenceImplementation/PATENTS

./FBAllocationTracker/PATENTS

./FBFetchedResultsController/PATENTS

./FBRetainCycleDetector/PATENTS

./FBSimulatorControl/PATENTS

./Haxl/PATENTS

./IT-CPE/PATENTS

./KVOController/PATENTS

./MazeBase/PATENTS

./MemNN/PATENTS

./PathPicker/PATENTS

./Shimmer/PATENTS

./SoLoader/PATENTS

./SocketRocket/PATENTS

./Stack-RNN/PATENTS

./ThreatExchange/PATENTS

./Tweaks/PATENTS

./UETorch/PATENTS

./UdpPinger/PATENTS

./WebDriverAgent/PATENTS

./android-jsc/PATENTS

./augmented-traffic-control/PATENTS

./bistro/PATENTS

./chef-cookbooks/PATENTS

./chisel/PATENTS

./componentkit/PATENTS

./conceal/PATENTS

./dataloader/PATENTS

./device-year-class/PATENTS

./dfuse/PATENTS

./draft-js/PATENTS

./ds2/PATENTS

./emitter/PATENTS

./eyescream/PATENTS

./facebook-clang-plugins/PATENTS

./fatal/PATENTS

./fb-adb/PATENTS

./fb-caffe-exts/PATENTS

./fb-util-for-appx/PATENTS

./fb.resnet.torch/PATENTS

./fbcuda/PATENTS

./fbcunn/PATENTS

./fbjs/packages/eslint-config-fbjs-opensource/PATENTS

./fbjs/packages/eslint-config-fbjs/PATENTS

./fbjs/packages/fbjs-css-vars/PATENTS

./fbjs/packages/fbjs-eslint-utils/PATENTS

./fbjs/packages/fbjs/PATENTS

./fbjs/packages/signedsource/PATENTS

./fbkutils/PATENTS

./fblualib/PATENTS

./fbnn/PATENTS

./fboss/PATENTS

./fbpca/PATENTS

./fbpush/PATENTS

./fbshipit/PATENTS

./fbtftp/PATENTS

./fbtorch/PATENTS

./fbtracert/PATENTS

./fixed-data-table/PATENTS

./flow/PATENTS

./flux/PATENTS

./fresco/PATENTS

./gnlpy/PATENTS

./hhvm/hphp/hack/PATENTS

./iTorch/PATENTS

./immutable-js/PATENTS

./infer/PATENTS

./ios-snapshot-test-case/PATENTS

./jest/PATENTS

./jscodeshift/PATENTS

./learningSimpleAlgorithms/PATENTS

./libafdt/PATENTS

./liblogfaf/PATENTS

./litho/PATENTS

./luaffifb/PATENTS

./mcrouter/PATENTS

./mention-bot/PATENTS

./metro-bundler/PATENTS

./mysql-5.6/fbson/PATENTS

./network-connection-class/PATENTS

./nuclide/modules/atom-ide-ui/PATENTS

./nuclide/modules/big-dig-samples/PATENTS

./nuclide/modules/big-dig/PATENTS

./nuclide/modules/nuclide-commons-atom/PATENTS

./nuclide/modules/nuclide-commons-ui/PATENTS

./nuclide/modules/nuclide-commons/PATENTS

./ocpjbod/PATENTS

./openbmc/common/recipes-connectivity/lldp-util/lldp-util/src/PATENTS

./osquery/PATENTS

./planout/PATENTS

./pop/PATENTS

./pose-aligned-deep-networks/PATENTS

./prepack/PATENTS

./prop-types/PATENTS

./proxygen/PATENTS

./puewue-backend/PATENTS

./puewue-frontend/PATENTS

./react-devtools/PATENTS

./react-native-applinks/PATENTS

./react-native/PATENTS

./react-vr/PATENTS

./react-vr/ReactVR/PATENTS

./react-vr/react-vr-cli/PATENTS

./react/PATENTS

./rebound-js/PATENTS

./rebound/PATENTS

./redex/PATENTS

./regenerator/PATENTS

./relay/PATENTS

./remodel/PATENTS

./screenshot-tests-for-android/PATENTS

./shimmer-android/PATENTS

./sparts/PATENTS

./stetho/PATENTS

./thpp/PATENTS

./treadmill/PATENTS

./wangle/PATENTS

./wdt/PATENTS

./xcbuild/PATENTS

./xhp-lib/PATENTS

./yoga/PATENTS

./ztorch/PATENTS

2017-07-25

動画コンテナが闇だった

仮想化勉強をしていたらGoogle検索に引っかかった。

サーバにアップされた動画に対してパスワードをかけて、ひとまとめにして相手に送れるという

昔ながらのアップローダに毛が生えたようなものだった。

パスワードを公開している掲示板検索に引っかかり、エロ動画でも発掘できるのでは?とウキウキしながら内容を確認する。

児童ポルノの山。。。そっ閉じ通報である

Deep Webでやれ。

ポケモンgoシカゴフェス感想

ご存知だろうが、フェスは最悪だった

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170723-35104627-cnn-int

http://japanese.engadget.com/2017/07/22/pokemon-go-fest-lugia/

増田12時間かけて車を使ってシカゴに行ったので、すでに疲れも溜まっていた

しか参加者は約2万人

9時に着いたが、すでに長蛇の列ができており、10時開門で入れたのは12時近くだった

セキュリティを通過し、いざ記念メダルを手に入れようとしゲームを起動したが、ログインができなかった

呆然とするしかなかった。。。

入り口すぐのInformationブースには列ができており、みなログインできないことを問い合わせるための列だった

しかし、キャリア問題なので解決できないとの返答

その周辺の怒りが爆発した

"We can't play!"や"Fix the game!"コールも起こっていた

ニュースになっていた通り、メインステージアナウンスがあるたびにブーイングが起こっていた

タイプボーナス途中経過なんぞどーでもよかった

ただ、全てのスマホダメだったわけではない

一緒に参加していたBoost Mobileスマホを持つ友達プレイできていた

このBoost MobileはSprint系列キャリアで、安いプリペイド料金が魅力だが、エリアカバー率やつながりがよくない

しかし、このフェスではBoost Mobileの方が、全米のエリアカバー率が高いAT&Tよりも使えるキャリアであった

SprintとBoost Mobileポケモンgoスポンサーだったし、フェス内に独自ブースも持っていたので、おそらく優遇されていたのだろう

増田AT&Tだったので、グラントパーク内で割と人の少ないところに行かないと使えなかった。。。

これは人気のモンスターレイドバトルが始まっても参加できないことを意味する

これはAT&Tだけではないようで、現地で知り合ったVerizonの友達もつながらないと激怒していた

(この人は10分で売り切れてしまったチケットオークションで$200にて落札したと言っていたが。。。)

仕方ないので、Boost Mobile友達テザリングしてもらいなんとかログインし、プレイしていた

こういう知り合いがいない参加者は、このフェスずっと座っているか寝るかしかできなかった

お詫びの対応は当然だと思う

http://pokemongolive.com/en/post/pokemongofestupdate

そのうち、チケットの全額返金、100ドル分のポケコインイベント参加者全員に配布、参加者全員に伝説のポケモンルギア』を配布は良い

ちなみにイベント終了後、「詫びルギア」がバズってたのには笑った

しかし、「会場内に出現する予定だったレアポケモンタマゴを、公園を中心に2mile(注、日本の一部のニュースサイトでは2kmとなっているが、実際は2mile)圏内シカゴ市街でも出現するよう変更」について少し言いたい

フェス終了直後からこの変更が起こり、ルギアフリーザーレイドも始まった

この2mile内がポケモントレーナー群衆により、軽く騒動になっていた

さらシカゴの狭い道の中にあるビルホテルジムになってたので、群衆道路にはみ出し車の渋滞引き起こしていた

まるでお台場で起こったラプラス騒動のような。。。

結局、この群衆では通信障害が起こってしまうので、増田滞在日曜日の午前中まで延長し、レアポケモンルギアフリーザーをたくさんゲットした

CHICAGOアンノーンや、ヘラクロスをゲットできたことで、フェスの不満は40%くらい解消された

(ちなみに、グラントパークから2mile内のレイドでのルギアフリーザー捕獲チャンスは100%捕獲できるようだったので、皆パインの実を使ってキャンディー倍にして捕まえてた)

フェスでよかったのは、アメリカにしては安い料金でフードを食べられたことや、各チームのコンセッション内に充電器が完備されていたことだろうか

シカゴdeep dishを$3で食べられたのはよかった

脱水症状にならないように、水の補給は常にできるようになっていたし、救急班がすぐに出動できる体制になっていたのは評価したい

動画があったので、載せておく

http://www.businessinsider.com/pokemon-go-fest-chicago-video-niantic-john-hanke-booed-lugia-2017-7

特に以下のYouTube動画フェスの早乗りしたところからフェス終了後の様子まである

https://www.youtube.com/watch?v=KpoxnJGHGrA

ちなみに、7PMになると同時に会場は撤収

特に終了だというアナウンスもなくスタッフが"Leave imadiately!"と叫んでいたり、裏方がメインステージ液晶ライトの片付けを始めた様子を見て、

なんだったんだ、このフェスは。。。と思わせるのに十分であった

(追記)

7/26 6:30(JST)、nianticlabからメールにてお詫びがきた。チケットの返金は9月100ドル分のポケコインルギアは7日間のうちに自動的に入るとのこと。

7/27 10:20(JST)、気がつくと詫びルギアされてた。100ドル分のポケコインも振り込まれていた。

170ドルガソリン代と120ドルの3泊分のホテル代を費やし、寝不足と戦い、炎天下の中でほとんどゲームができなかったストレスと引き換えるにはちょっといかな。。。

2017-05-26

謎の映像「Blank Room Soup.avi」(「freaky soup guy」「soup torture」)について (その2)

まず、前述のrenaissancemenがアップしているこの動画を観てほしい。

「Video from My Phone (Sierra walks.3g2)」

https://www.youtube.com/watch?v=lXCvMWxwOiY&t=11s


次に、Raymondのオフィシャルアカウントがアップしているこちらの動画を。

「Sierra's Journey

https://www.youtube.com/watch?v=SD9TXypng4E&t=117s


動画タイトルを信じるなら、どちらの映像にも「Sierra」という女性が登場する。

この女性は恐らく、Raymondの妻のSierra Aiko Persiだ。

下記のflickr彼女写真がある。

https://www.flickr.com/photos/rebeccadru/13684061944


Raymondのアカウントに、Sierraの動画があるのは分かる。

だが、renaissancemenがSierraのプライベート動画をアップしているというのはどういうことだろう?


renaissancemenが、どこかにアップロードされていたSierraの動画を無断で転載している可能性も無くはないが、正直これはrenaissancemen=Raymond S. Persiである、と考えるのが妥当だろう。


ちなみに先ほどのflickr画像左側に映っている男が、Raymondだ。

…改めて「freaky soup guy」「soup torture」を観てほしいのだが、スープを食べている男は、Raymondに似てないか

下記サイトにも彼の画像がある。

http://disney.wikia.com/wiki/Raymond_S._Persi


…「freaky soup guy」も「soup torture」も、どちらもRaymond S. Persiの自作自演動画なのではないかと、私は考えている。


ちなみに、RayRayのアカウントが、metacafeにも存在する。

http://www.metacafe.com/channels/RayRayTv/

ここでは他のRayRay動画に加えて、「これらは私たちが作ったものではない」という趣旨コメントと共に、「freaky soup guy」「soup torture」の2本の動画もアップされているのだ。


また、下記の動画で、「ReignBot」というyoutuberが、

・Raymond S. Persiにインタビューしたところ、「LAKey Clubという劇場でRayRayのパフォーマンスをした際、何者かにRayRayのコスチュームを盗まれた」と彼は話した。

・「コスチュームが盗まれた後、「freaky soup guy」の映像と、「soup torture」へのリンクが、Eメールで私のところに送られてきた。」「このビデオを作った人々が、私がイメージしているRayRayの挙動をきちんと行えていることに驚いた」と彼は語った。

という趣旨の話をしているが…如何にも嘘くさい。

「Blank Room Soup.avi "Deep Web" Video EXPLAINED(?) (w/info from character creator)」

https://www.youtube.com/watch?v=sFd2wTvhQHg&t=417s


renaissancemenがアップしている動画には、バッドテイスト的なものも多い。

例えば、下記の動画を観てほしい。

https://www.youtube.com/watch?v=ZaTqs06tZok

動画説明によると、1993年ドイツ発見された野生児の映像だ…ということらしいが、どう考えてもこれはジョークフィルムだろう。そして注目すべきは、この映像VHSテープ風の画質処理が、「freaky soup guy」に酷似していることだ。

恐らく、どちらの映像もRaymondがジョークとして作ったものなのではないか?彼はこういうバッドテイスト冗談を好む人なのだろう。


…という訳でこの謎は解決、ということにしたいのだが…。

実は、不可解な映像がもう1本存在する。

(その3に続く)

2017-04-14

本屋大賞以外のランキングジャンル別(9選)

http://anond.hatelabo.jp/20170414012241

(人文、文学新書文庫経済経営ビジネスITエンジニア

名前2016年ベストリンク所感等
紀伊國屋じんぶん大賞 [『戦争まで―歴史を決めた交渉日本の失敗』加藤陽子発表!!紀伊國屋じんぶん大賞2017──読者と選ぶ人文書ベスト30 高くて長くて購入を躊躇しがちな人文書を適切にセレクトしてくれてありがたい。
Twitter文学賞国内吸血鬼佐藤亜紀 国外 『すべての見えない光』アンソニー・ドーアTwitter文学賞投票結果上位一覧1-7回|文学賞の世界発起人は豊崎由美。売れ線から距離を置く感じ。
新書大賞言ってはいけない(新潮新書)』橘玲新書大賞|特設ページ|中央公論新社中央公論新社主催
おすすめ文庫王国『雪の鉄樹』遠田潤子埋もれていた良書を発掘してくれる。
ベスト経済書(週刊ダイヤモンド人口日本経済 - 長寿イノベーション経済成長(中公新書)』吉川洋2016年学者ほか107人が選考。真面目。
ベスト経営書(ハーバード・ビジネス・レビュービジネススクールでは学べない 世界最先端経営学』入山章栄ハーバード・ビジネス・レビュー読者が選ぶベスト経営書2016の結果発表 | ベスト経営書|DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー意識高い
ビジネス書大賞『HARD THINGS』ベン・ホロウィッツ2015年発行が対象ビジネス書大賞2010年
ビジネス書グランプリLIFE SHIFTリンダ・グラット「ビジネス書グランプリ2017」結果発表ーービジネスマンの来し方、行く末を考える(1/2) - HONZ5分野(イノベーションマネジメント政治経済ビジネススキルリベラルアーツ)が対象
ITエンジニア本大賞技術書ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニング理論実装斎藤康毅 ビジネス書 『最強の働き方』ムーギー・キムITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書 大賞 2017翔泳社主催

2017-02-21

深層学習って誤訳なんじゃない?

なにが深層だ!多層学習だよね?なんでdeep learningを深層学習なんて訳しちゃったの?

しかdeepって深いって意味から多層のニューラルネットワークを表すのに深層。分るよその気持はわかるよ。

でも日本語で深層って言うと深層心理という言葉もあるとおり深いところにあるものというイメージだよね。

英語deepは深さ、つまり奥行き=層の厚さというイメージをちゃんと与えている。

なのでそれをそのまま深層って訳しちゃだめなんじゃないの。

みなさん御存じのとおり、deep learningが学習するのは深層ではなく表層です。

例えば画像認識deep learningのアプリケーションとしてよくとりあげられますが、

あれはおもにCNN(Convolution Neural Network)という層があって、従来の画像認識問題では、

前処理にあたるものをneural networkの中でできるようにしたために可能になっています

これはネットワークのなかでは前段で深層というより表層ですよね。

人工知能の深層というと、画像意味理解したり(そういうアプリケーションもあるようですが、やはりパターン認識の域を出ていないと思います。)

論理構成したりということが知識としてではなく知能として学習可能になってこそ深層と呼べるのだと思います

しかし、deep learningが人工知能研究イノベーションを起したことも事実です。

このいきおいで研究が進めば真の深層学習が実現する日も近いかもしれないですね。

2017-02-18

SAO劇場版を見た。

初めに言っておくと、劇場版アニメ2期より後の話らしい。SAOアニメ1期しか見ていなかったが、最初の数分のダイジェストは1期の内容だけだったし、前提知識は概ね問題なかった。しっかり楽しみたい人は2期まで予習しておくのが良いだろう。

さて、パット見の客層は、ほぼ(95%ぐらい)男で、年齢層は10台後半〜20台前半ぐらいだった。まぁ大体は時間のある学生時代原作アニメを見た人たちだろうし、SAO自体、言ってしまえば男子中学生妄想みたいな作品から女子率低いのも納得感ある。

以降は軽くネタバレあるので引き返すならここで。


まず、今回はARの話で、現実のここ数年でAR→VRに流行が一気に持っていかれたのに反して、VR→ARの流れで描かれている。

SAOラノベ俺TUEEEEの先駆けでありながら、近未来的設定が特徴的な作品である理解しているが、その点については頑張っていたとは思う。ARアイドルとか、どこでも仮想ステージとか、日常からバトルへの遷移演出とか、出だしはなるほどという感じであった。

……が、次第に雲行きは怪しくなり。

例えばAR時の身体能力おかしくね?とか。最初の方で、ARから殴って痛いみたいなシーンなんて無かったんや。

とまぁ設定は総じてお察し。やっぱリアル成分増えるとガバガバ感が強まっちゃうんだなというのが正直な所。こまけえこはいいんだよ。

それからとにかく東京ネタが多かったなと。大岡山東工大キャンパスとか、結構な人が分からないんでね?君の名は......は監督趣味にしても、地名レベルまでガッツリ作品に取り込むのは、まぁどうなのだろうね。よく知らなくてもウケるのかな。あまり気にならないのか。あと新国立競技場ワロタ

時事はかなり反映しててここまでやっちゃうのかと1周回って感心。ただディープラーニング(笑)とか、あのコンテキストでこの言葉を使う意味は全く無いので、どう考えても言ってみたかっただけ。まともに突っ込む気も失せるレベルなので、多分我々の知っているDeep Learningではない別の何かなのだろう。

作画は平均的な劇場版アニメクオリティ現実世界リアル風景写真ベースにした(?)静止画+動く何か(なぜか蝶々が多い)でごまかすシーンも多いが、まぁ許容範囲だろう。ただクライマックス演出については、ポケモンショックを想起させる短間隔の激しいイフェクトと連続カットインで、直視できなかった。ちょっとやり過ぎだったのでは。

音楽は悪くなかったが一発で印象に残るほどのインパクトは無かったかな。

シナリオSAOらしく可もなく不可もなく、まっこんなもんだろね感。

改めて考えてみると、総じて深海的要素を取り入れてたなと。よく研究したんじゃないかな、て思ってたら、監督伊藤氏は何度か深海作品助監督やってたみたい。知らなんでスマンな。

てことでまとめると、勢いで乗り切った部分は否めないが、SAO臭さを許容出来る人であれば、十分楽しめる作品にはなっているかと思う。

以上。

2017-01-20

http://anond.hatelabo.jp/20170120042157

…と、昔は思われていたが、Deep Learning技術の発達により、音楽芸術AI作成できるようになりましたとさ。

2017-01-11

ブクマカクラスタリング

特に説明するまでもない事実だと思うが、はてなブックマーカーには特定話題特定の同様のコメントをしがちなアカウントからなるクラスタ複数存在する。はてサニセ科学批判クラスタ・・・モヒカン?)

とすると、ある程度のブックマークが集まったページのブックマークコメント形態素分解し、同じようなページに同じようなコメントを付けるようなアカウントをあらかじめクラスタリングして、各ページについてその各クラスタブックマーカーによるコメント頻度や各クラスタごとのコメント傾向を表してくれると、ブックマークされたページがどういうものかあらかじめわかりやすい。Deep Learningならもっとうまくやれるのかもしれない。実装してくれないかな。最近暇がないから、無駄なページを読みたくないんだよ。

xevraやmidas、blueboyのようなブックマーカーをoutlierとしてクラスタリング除外する機能実装している必要がある。無論、midas閣下とxevra先生については独立して鑑賞したいのだが、それはお気に入りを使えばいい話である

2016-12-29

はてブで「Amazon」と検索してみると

昨今話題になってるヤマト佐川関連のブックマークが上位を占めるかと思いきや、まったく違った。

2016年12月29日10:54時点、本文、新着順で検索

Amazon検索結果 (絞り込み: 3 users 以上) 約 3,423 件中 1 - 40 件目 (0.26 秒)

以下略

ECサイト連想させるトピックほとんどなくて、AmazonB2B向けサービスを充実させていることに驚いた。

Amazonって表向きは物流業界革命問題を起こしている要因に挙げられているけど、EC以外のインパクトがどれだけ大きいのか門外漢なので分からない。

↑でブクマ付けた人、何が起きるのか教えて

2016-12-27

凄い今さら感があるが、Deep Learningのフレームワークchainerの作者が日本人だと知って、開発者サイト覗きに行ったら、すごく珍しい苗字で良く知ってる名前で、すぐに知人だと気づいた。

いやいやいやいや、どうして彼方と此方が陸続きだと言えるのだろう?

半信半疑の目には、大人びた雰囲気が加算されてたら小さめの実写アイコンじゃ全く分からなくて、プロフィールをつい探してしまった。修士卒業2012年浪人たか一年違いで、つまり動機だ。学部。どこだったかな。さらに辿ったら、中学高校......54期生とあります自分もそうです。本当にありがとうございました

紛れもなく、一時期一緒に登校してたくらいには親しかった(と自分が思い込んでいた)元クラスメイトだった。

好きなテレビ番組のどんなSEなら今の心境にあうのか、みくりさんじゃあるまいし、俺には全く分からない。

まだ高校生だった頃、文転する前も彼がお昼休みに知人と黒板を囲んで議論していた内容はほとんど分からなくて追い付けない感じがあった。そして今、卒業から十年以上経過してニライカナイに行っちゃったんだなという自分勝手寂寥感に襲われてる。

任天堂岩田さんの同級生みたいにいつか語れる?そんな贅沢ができるほどにはまだ、自分の道は到達線には程遠い。言葉も出てこない。

2016-12-16

MLNLP米中対決 日本蚊帳の外

ML米中対決

日本蚊帳の外

でもおいら

クワクすっぞ

2016-11-30

現代必須知識: 確率統計

賭け事からDeep Learningまで確率統計知識センスさえあればあとはなんとかなる.

2016-11-25

言語ってなんだ、状態か?

まずは【お前自身機械翻訳駆逐されろ】"iwatani"の翻訳した記事が上がっていた。

GoogleAI翻訳ツール独自の内部的言語発明したようだ、そうとしか言えない不思議現象が>

http://jp.techcrunch.com/2016/11/23/20161122googles-ai-translation-tool-seems-to-have-invented-its-own-secret-internal-language/

http://b.hatena.ne.jp/entry/jp.techcrunch.com/2016/11/23/20161122googles-ai-translation-tool-seems-to-have-invented-its-own-secret-internal-language/

Zero-Shot Learningは分岐のない翻訳などではない。これは正しくOne-shot Learningの延長線上にあり、

ワンショット学習すらしないで(この場合対応ペアでの事前学習をおこなわず)、新規ペアでの処理を行うっていうことだ。

この語は翻訳に限った話でもない。だからほとんどの訳がおかしい。むしろ機械翻訳の方がマシ(背景を理解していない翻訳者より機械翻訳の方がマシという皮肉な状況)。

ワンショット学習っていうのは人間ができることでもある、極めて少ないサンプル(多くの場合サンプルでもいい)から学習する方法

(ちなみに実際に脳内でもOne-Shot Learningは繰り返し学習とは別パスなのではという示唆もある)

グーグル翻訳AIが「独自言語」を生み出したといえる根拠

http://wired.jp/2016/11/24/google-ai-language-create/

http://b.hatena.ne.jp/entry/wired.jp/2016/11/24/google-ai-language-create/

なんだ英語を介さな翻訳手法って。もうなんなの。

これらは古くから考えられてきた「基底となる」文法等を完備した「中間言語」などではない。

論文で触れられている「『Interlingua』な表現形式」は『semantic representations』とされていて、まさに多言語間で共通する「『意味表現』の表現空間」であり、

リー状に開かれてもいない。人が想像する構造化された言語などではない。

ただしその空間を共有していて、つまり共通意味表現を持っていることは論文(arXiv:1611.04558)で実験的に証拠提示されている。

今までも多対多の翻訳ネットワークを共有することでBLEUを向上できるという論文は出ていたが、今回のは、翻訳に関して言えば、十分普遍化した意味空間を内部的にもったネットワーク新規ペアをぶち込んでも能動的な転移学習すらせずにそれなりの結果が得られる、結果の向上だけでなく未知ペアを処理できるって事である

 そしてその効果汎用性↑↑、そして最大のメリットサンプルが少ない言語ペアもやりやすくなるぞ、マイナー言語にも早く適用できるかもって所だ。

One-shot Learning系(小サンプル)とDeep Learning系(巨大サンプル)によるネットワークについて、意味という(我々にも見えない)上位構造の下に配置された構造である言語」を扱う特別な例では、両方を一つで達成できる可能性が垣間見えた論文なのでもある。

2016-11-21

三十二才無職最近刺さった洋楽歌詞

Royals - Lorde

https://www.youtube.com/watch?v=94kX_ziOSa8

(Cover by Megan Nicole and Madilyn Bailey)

メディア支配価値観と自らの目の前の現実のそれとの対比?のなかで

それでもリアリティを慎ましくも愛するというような雰囲気歌詞で刺さった。

情景が浮かぶ。

oasis - whatever

https://www.youtube.com/watch?v=zPEhFwCYxHM

自由を謳っているので刺さった。

Yesterday Once More

https://www.youtube.com/watch?v=EU6oWQOPnvI

しかった昔のことを思うとたしかにいろいろ変わってしまっていたので刺さった。

A Tribe Called Quest - Can I Kick It?

https://www.youtube.com/watch?v=ZrlJX7DzLhI

歌詞はよくわからないが、なんとなく刺さった。

Justin Bieber - Love Yourself

https://www.youtube.com/watch?v=TMSIR210mRg

パリピも大変なんだなと思って刺さった。

The First Cut Is The Deepest

https://www.youtube.com/watch?v=0gXXWjK0tD0

Rod Stewart

最初に受けた傷が深すぎて、再び踏み出せないので刺さった。

River Deep, Mountain High Tina Turner

https://www.youtube.com/watch?v=T0CAFb52i5U

愛する気持ちますます強くなり、川のように深く、山のように高くなってしまったので刺さった。

Alicia Keys - Empire State Of Mind

https://www.youtube.com/watch?v=yQ3fX1tEgVk

コンクリートジャングルニューヨークでは、出来ないことは何もないらしいので刺さった。

おれもニューヨークへ行きたい。

coke hug machine

https://www.youtube.com/watch?v=A45sjUX7mp0

自販機ハグするとコーラが出てきてみんながハッピーになるので刺さった。

2016-10-26

http://anond.hatelabo.jp/20161026180144

その状態からwaifu2x使ったら無修正画像が見られるんじゃね!???

というか

Deep Learning 系使ってモザイク外しってもう出来るよな!!?

2016-10-23

http://anond.hatelabo.jp/20161023044837

NVIDIAと組んだことが裏目に出る気がして仕方がないのだがどうだろうか。

NVIDIAGPUでは唯一の成功者になっていてGPGPUDeep Learningだと元気がいいが、

モバイルでの施策は悉く潰えている。

Android 3.x HoneycombはNVIDIAが driverを公開しないためにAOSPの黒歴史扱いでなかったことになっているし、

SHIELD TABLETは全機回収騒ぎを起こした。

TEGRA K1はすぐに後継のTEGRA X1が出てSDKが禄に更新されなくなり、

TEGRA X1車載メインだが自動運転などさせようと思ったら非力だ。

OSライブラリなどソフトウェアを全部任天堂部隊担当して

アプリケーションを作りやすい開発環境を用意できても、

NVIDIAハードウェア陳腐化するのが早すぎる。

2016-07-16

WebデザインWebシステムは、相手企業事業が失敗しないように話を進めるべき

雑談

最近LINE株式上場(証券コード:3938)したようだ。一時は高値で5,000円まで上がったが、安値4,310円(2016年7月16日 17:44現在)まで下がり、なんと690円も下がっている。一瞬の差し足で儲ける連中は賢い。

流行統計的手法deep learning(機械学習人工知能)を駆使し、株価が3,000円台まで下がるタイミングは何月何日か?を探り空売りできないかを考える今日この頃

さてここからが本題。金融に関する仕事コンサルタントなどはできないと思い、とりあえずWebシステムもどき、あるいはWebサイトらしきものを作る仕事を始めた人の愚痴である

商品販売広告戦略立案Webサイト制作までの流れ

まずA社が商品販売するところから、B社がWebサイト制作をするまでの流れを簡単にまとめた。

[Step1]:商品を売ろうと企てる

[Step2]:商品の開発期間・開発コスト広告集客を考える(Plan)

[Step3]:2におけるチラシ・ホームページ外注に投げる

[Step4]:外注先がそれらを一件○万円で引き受け、広告完成(Do)

[Step5]:広告効果がどれだけであったか?を調べ、問題点について調べる(Check)

[Step6]:商品販売を取りやめるべきか?広告の打ち方を変えるかの改善を図る

[Step7]:改善された広告販売戦略を基に動き直す(Action)

さて、かの有名な電通鬼十則( こちら参照)にも「「大きい仕事」と取り組め。小さい仕事は己を小さくする」と言う言葉がある。

先日その大きい仕事のお膝元というべき会社で、Step4を担当している人と話した。それが意外に俺と同じ事を考えててビビった。って事は日本広告業界すべてが、派手な物を作って...って発想なのかと思った。

さて案件の規模が小さい程[Step1〜7]全体の大部分に関与でき、大きい程[Step1〜7]全体が見渡しにくく、関与もしにくい場合もある。そして自分アクションを起こしたが、結局[Step1〜7](PDCA)全体が回ってない事もあるのは何処も一緒なようだ。

もちろん自分は[Step4]の工程の1部品として動いていて、基本1〜7の大枠の中の1部品として動いているに過ぎない。ここでStep4の仕事をしていて愚痴りたい事の1つに、「[Step4]の人たちって、どうして[Step4]の事しか考えないのだろうね?」と言う事だ。以下その愚痴を書きたい。

愚痴:デザイナーに居る「俺が作ったデザインすばらしい」な意識高い系

どうも俺は「俺が作ったデザインすばらしい」「よそがやらないようなデザイン」をひけらかす為に話を進めている場合程、やる気なく仕事している。

過去の嫌な事例

過去酷いと思ったのは、[Step1〜3]側のクライアント会議で決まった内容を、[Step4]のこちら側で無理矢理ひっくり返した物を作った事だ。無論自分らの意見を押し通すのも商談の上で必要な事もあるが、必要ないならやらなくて良いと思う。

上は上で「クライアントでなくウチがやりたいんだ」と一点張り。それに対し、実際に手を下す俺は「既に決まった物なのに、そもそも全体の進捗を狂わす事はないんじゃない?ただただ作業日数も増え、俺のやることも増えるだけだし、俺そこまで能力ないし」と思っていた。

その結果中間会議クライアントに「やらない方がいいんじゃないですか?」と言われ、ざまーみろと思った事もあったっけ(笑)。こうなると「俺はこんなに素晴らしいと思っているのに、お前はそう思わないのか」と言う流れになり、相手からすげえ嫌がられることも少なくない。

確かに「とりあえず始めて見て反響を見る」と言う事も重要だ。しかしながらStep4の自分らが、デザインをひけらかすが目的ならこれは論外だ。以上。こうして俺はデザイン仕事ではやりたくないなあと思うようになった。

商品広告をお客さんに見てもらい、売上を上げる事がそもそものやる事

この時自分がやっていた仕事は、「商品Pの広告ターゲットとする客層のx%に見てもらい、商品Pにおける売上高をy%向上させる」事の一部ではなかろうか?ならば見た目自慢よりも、サイトに依ってお客さんにどれだけ反応が呼べたか?という事を調べ、クライアントと一緒に[Step5〜7]に活かす事も重要だと思う。

サイトの見た目、機能SEO(検索エンジンソーシャル対策)などがそれぞれバラバラなのもいけない。そしてそもそものところで「どのようなお客さんに見てもらったり使ってもらったか?」「そもそもの事業戦略」が無視されている。

そんなに見た目や機能重要か?必要最小限で良いか会社事業が回るようなものにする事こそ、自分ら[Step4]の人間のやる事だと思う。

クライアント、各Step毎の人と連携する姿勢を忘れない

そのためにクライアント、各Step毎の人と連携する姿勢を忘れてはいけない。先ほどの愚痴みたいに各Step毎にバラバラに行動するようなやり方は、今後世界的にも流行らないと予想する。又、システムホームページが内製化されるのも、Step毎の連携を良くする為である

ツールを作る事に頼らず、他のみんなができるように

さて、商売柄わからないことがあると、はてなブログQiita、StackOverflowなどのレシピサイトを見る事が多い。ここで最近Qiitaを読んでいて、「マーケティング担当者にSQLを完全マスターさせた話:Qiita」と言ういい記事があったので紹介したい。以下デザインの話から離れるが、是非聞いて欲しい。

みなさんこの試みをどう思うだろうか?俺はこの動きに賛成だ。俺の推測を書くが、恐らくこの会社社員数は多くて100人前後まで位で、上記の[Step1〜7]までの多くの部分を1社で担当していると思う。

無論顧客情報や売上情報に関するデーターベース(SQL)にアクセスし、それを分かりやすく画面に表示してくれるアプリはあるはずだ。これをみて経営商品を売るのをどうしていくか?を考えて行く訳だ。

例えば、1ヶ月に100回以上データベースに対し特定の処理がなされるのなら、アプリにした方が良い。しかし「この時だけ単発にデータベースに○○な処理をさせて、△△な事を調べたい」と場合もあるはずだ。こうなってくると、「マーケッターの人に単発のSelect案件を片付けてもらおう♪」という流れになる。

以下何故この作戦必要かを熱く語る。例えばファミコンボタンは「Aボタン、Bボタン、STARTキーSELECTキー十字キーしかなく、それ以外の事は一切できない。これはアプリケーションも同じで、アプリケーション化する事でユーザーの動きを制限することにつながる。

必要最小限に仕事をまとめたい場合は別だ。しかし今回の場合「火属性の敵に対し、どう対処するか?」「そもそも相手属性E_1,E_2,…,E_nに切り分け、それぞれに対しどう対処するか?」の場合ならば敵の弱点も変わってくる。そのため制限ありだと対処できないケースも出て来る。

こうなれば「賢者すっぴんすっぴんすっぴん」では某エ△スデスに勝てないだろう。それに賢者戦闘不能の時はもう冷あせもんだ。レイズアレイズ、フェニックスの尾がないときは、誰がケアルエスナしてくれよう。そこで全員が「賢者、赤魔導士、赤魔導士、赤魔導士」位ならば、賢者が忙しい時にケアルが使えてラクだし、全体を有利に進める事が可能になる。

[Step4]の会社にいる立場としてこんな選択が出来るのが羨ましい。なので新しくツールを作るだけが選択肢ではなく、みんながある程度できるようにしておきたい。

その為に自分は何ができ、どうしていきたいか

以下その為に自分は何ができ、どうしていきたいか?について話す。まず自分学生時代、どちらかと言えばxとyが嫌いだった人が絵や音楽をやる事もあるようだ。俺はその逆で、絵を描くのをサボってでもxとyをやり続けていたい人だった。なためどうも絵が好きな人音楽好きな人の話が抽象的に感じる事がある。(俺、Webシステムの方がリクツが分かるほうだから得意かも...)

起業は無いものとして考えた時、どの道Step1〜7のPDCAサイクルなど早々回りゃしない。ならば、少しでも自分の出来そうな方で仕事したいと思っている。わがままを言えば[Step1〜3]寄りの仕事がしたいと薄々思っている。

このまま堅い商売を続けるなら、それこそ物理学者みたいに世の中の物事を数値やy=f(x)化し、扱いやすくしてやりたいとも思う事もある。例えば商売なら、未来予測しきる無敵の関数y=f(x)を編み出してもうけるとか。

又は経営層やマーケッターがxとyを見やすく、確認やすくするデーターベースツールの開発が出来て、売っぱらう事ができれば…(用語言うなら、Microsoft PowerBIと言ったツールかな?)

xとyをフル活用することで、できる限り失敗しない線を探して勝ちを拾う。又はマーケッターなどの人と協力し、無難商品Pを売る上での最強の市場(=有利な戦場)を見つけて行ければとも思う。

最後に「無理に成功を夢見る」ではなく、「出来る限り失敗しないように無難にやる」「無難にやる策を模索する」で行きたい今日この頃。まあ、難しいんだけどな。

2016-07-14

断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ

会社名を明かせないが、業界大手ベンチャーキャピタル所属している。

主な出資先は所謂ドルレイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである

私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。

さて、そんな私も最近起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。

そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスアイデアを語るのである

「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話サービス未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。

前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である

1. ユーザーの利用シーンが無い

一番の理由がこれだ。

ここで注意したいのが、 クライアント ではなく ユーザーである点だ。

よくあるチャットボット簡単ECサイトに導入できますサービスを事例に出してみよう。

彼らはこういった切口で法人クライアントに売り込む。

「今まで大変だった顧客対応チャットボット代替できます。」

チャットボット商品アピールをすることで売上が上がります。」

確かに正論に聞こえるし、無料キャンペーンや優先登録などに興味を示すクライアントは多いだろう。

プレスリリースを出せばクライアントの問い合わせは殺到するだろう。

しかし、その先のユーザーのことを考えているだろうか?

ユーザー商品についてわからないことがあった際に、いきなり得体の知れない自動応答システムに話しかけるだろうか?

そもそも埋込み型の顧客問い合わせサービス(zopimやolarkなど)について、ユーザーの利用率が5%未満に過ぎない事例が多いことを知っているだろうか?

私もこれらの問い合わせサービスに関わったことがあるが、日本人性質としてチャットボットにいきなり話しかけるしかも想定された問答を想定通りの言い回しで)例は少ない。

ユーザーが使わなければクライアントも離れる。

無料期間でクライアント数は増えるだろう。

また、少ない額であれば導入する事例も増えるだろう。

しかし、ユーザーチャットボットを使うシーンは少ないだろうし、結果として売上にもコストダウンにも繋がらないケースがほとんどだろう。

厳しい言い方をすると、話を聞くチャットボット関連サービスは現状、ユーザーのことを考えず提供者側の視点しかない マスターベーショナリサービス」

なのである

2. そもそも自然言語処理の精度はそこまで高くない

自然言語処理簡単説明すると、コンピュータが会話を理解し適切な回答を返す処理」である

この技術は現状、正直言ってそこまで高いレベルに達していない。

言い換えるならばユーザー期待値提供できる技術レベルの均衡が取れていない。それどころかユーザーの求める自然対話レベルにはほど遠く失望させるものなのである

よく非技術者創業者流行ものが大好きなコンサルが「Deep Learningの登場で自然言語処理の精度が高まり自然対話を実現できる」とドヤ顔で語るのだが、これは大きな勘違いだ。

画像認識については、「文脈」などその対象以外の外部要因が発生することは少ない。

その為、その特徴量を見出しやすDeep Learningを使用することで精度をかなり高めることが可能である

しかし、「対象のもの」以外にも文脈や発する人間パーソナリティなど様々な外部要因が発生する対話において、特徴量見出しづらい。

特に日本語主語が省略される、漢字の読み方で大きく意味が異なる、「空気」を重視する等のハイコンテクスト文化であり、自然言語処理は難しい。

その為にDeep Learningが自然言語処理を圧倒的に成長させ、機械であることを感じさせない自然な応答」可能にさせることはほぼ不可能なのである

そんな精度をユーザーが求めていないのでは?と思うのは提供者側のエゴだ。

自然対話自分の想定していない回答が続くようであればユーザーサービスから離れてしまうだろう。

3. 対話である必要性が無い

飲食店などの予約がチャットボットでできる」系サービスも良く聞く。

彼らには必ず「それってチャットボットである必要性ってあるんでしたっけ?」質問するのだが、納得のいく回答を得られたことは無い。

対話のほうがかっこ良い、対話でできたら未来っぽい、アメリカ流行っているから、実際にそんな浅はかな考えで通用するほどビジネスは甘くない。

対話によりニーズを深掘りできる」等もよく聞くが、2で挙げた通りそんなに自然言語処理の精度は高くなく、深掘りする以前に離脱してしまうだろう。

「なぜ対話なのか」

「なぜ対話でなくてはいけないのか」

「なぜ対話サービスが従来型のリストサービスを上回るのか」

これらの質問に自信を持って答えられるだろうか。

それができない限りはビジネスは成立しない。

今すぐチャットボット事業を畳み、↑の質問に答えられる別の何かの可能性を考えたほうが良い。


以上である

チャットボットブームは、クライアントが導入した後に「ユーザーに全く使われない」と気づきその悪評が広まる、あと半年寿命といったところだろう。

そんなチャットボットだが、現状で可能性があるとしたらチャネルの1つ」として使う程度だろう。

LineFacebookメッセンジャー組み込み、「既に展開しているサービス広報役割として活用する」、「メディア記事配信させる」役割であれば優秀なツールとなるだろう。

繰り返しとなるが最後にもう一度。

願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話サービス未来」を断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。

そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。


追記


一部コメントについて返信させていただきます

BtoBでの事例

そんなステマ記事をよく反例として書けますね...

導入事例のステマ記事メディアクライアントと内容は詰めている)はこの半年で沢山出てくると思いますが、実際の導入でコストが下がった、売上に繋がったという話は決して多く出ないだろう(むしろネガティブな話ばかりだろう)と私は予測します。

>「二次元アイドルとの会話」みたいな路線なら弾けるとこあると思うよ

これは私もそう思います。ただそのサービスだけでのマネタイズは難しく、記載した通り「チャネルの1つ」としての活用だと思います


>いま成功している企業に対して、過去の時点で成長すると断言できたのかな?

私の担当案件は同僚と比べてROIが高いほうだと自負していますが、それでも100%ではありません。

当然予期できていないものもありますが、ここで挙げた3つの課題クリアできない、もしくは突破できる切口が見つからない限り難しいだろうと考えています

また同時にそのようなサービスが生まれて欲しいという期待もしています

本名で書けばいいのに、VCなら。

君なら知っていると思いますが、VCといってもサラリーマンです。

君みたいなネットタレントでも私は承認欲求が強いわけでもないので、実名で注目されることでのメリットが無いのです。

>概ね合っているとは思うがこの人自然言語処理理解してなさそうだ

私のもともとのバックグラウンドエンジニアで、セキュリティソフト迷惑メールフィルタリングシステムを開発していました。

自然言語処理業務で取り扱ってきましたが、どういった点が自然言語処理理解が足りなそうか教えていただけますか?

まり冗長にならないように書いたのですが、不足している箇所があれば修正したいのでご教示いただければ幸いです。

>1.多くのユーザーは凸る前にカタログやQ&A等を見るでしょ普通ボットはその中間でしょ。2.検索性の悪いQ&Aよりはマシな可能性は? 3.何故に二者択一よ。

カタログやQ&A等を見るでしょ」

これがなぜ対話になるのですか?なぜチャットである必要があるのですか?いきなり不明点を話しかけると思いますか?

検索性の悪いQ&Aよりはマシな可能性は?」

検索性の悪いQ&Aよりはマシレベルのものビジネスとして成立すると思いますか?

チャットボットはゆらぎも含めた大量のインプットデータ必要です。

そのメンテナンス費用考慮すると検索性の悪いQ&Aを直せと言いたいですね。

「3.何故に二者択一よ」

対話システムとしてビジネスをするのであらば、対話である必要があるのか、なぜ対話なのかといった観点必要になると思いますいかがでしょうか?

なかなかご理解していただけないようなので、この質問をさせていただきます

あなたユーザーとしてチャットボット質問しますか?まだ使ったこと無い場合質問ができそうでしょうか?」


>まずもって中身のサービスが素晴らしく、それをチャットUI(また、それが載っているプラットフォーム)をもってレバレッジかけるような感じ

私もこれは完全に同意です。

既存製品の新たなチャネルとして、そのUIがフィットするのであれば良いかなと思っています

ただ、チャットボットですという売り方では難しいと考えています

(実際チャットボットでこれから生きていくみたいなビジネス相談が多いのです。)

>ナゼに増田にとは思うが、社員ならしゃーないとも。

理解いただきありがとうございます立場上、実名発言が難しいのですが、この「チャットボットで俺は生きていく」層が多くそれに警鐘を鳴らしたい、鳴らさなければいけないと感じ増田に書きました。


LOHACOチャットボット人件費削減に成功

ネットメディアの導入事例系はマーケティング的な要素が強く、またあの記事人件費削減の根拠曖昧です。

サービス広報としては優秀だったと思いますが。


ユーザー側が求めてるサービスの質次第なんじゃないかな。未成熟技術分野だからこそ、提供者側が工夫すれば良いだけ。

工夫というのは同意です。

ただ現状、完全自由対話インタフェースを用意すると、ユーザー期待値サービスが超えることは無いと考えています

ある程度選択肢を絞らせる、スタンプを使うなど「工夫」がなければ難しいでしょう。

またその工夫でもこのインタフェースだけでビジネスとして成り立つかというと...我々は慎重に考えています

複数人が入っている部屋での稼動があると思うんだ。

アイデア面白いと思います

趣味Slack上で司会進行的に喋るBotを仲間内で開発しましたが、これは非常に面白かったです。

ただ、やはりビジネスとなり例えば1,000社が有料で導入するレベルのものかというと...

成功しそうなの教えて

そうですね、ポジティブな話もしないとですね。

個人的にはBIツール可能性がまだまだあると考えています

からあるものですが、どうもインタフェース特殊で事例が中小企業規模まで降りてこない。

Google Analyticsの焼き直しや、他の埋込み型トラッキングサービスも伸びています

コンシューマ向けだと、所謂CtoCにはまだ可能性があると思っています

炎上しましたが、個人の写真売買など「今までプロ提供してたけど素人でも提供できる、かつ流通量が多いもの」に可能性はあると思います


更に追記

うご覧になる方はほとんどいないと思いますが、最後の追記です。

予想以上の反響をいただいて驚いています

活用方法や実際の導入の声など、参考になるコメントもたくさんいただけて私自身も勉強になりました。

はてなの方から他のシリーズもやってくれとコメントを頂いたので、IoTやVRなど他のトレンドについての課題も今後「増田で」挙げていこうと思います

これらの意見をいただいても尚、ビジネス化をしていくには難しいだろうと私は考えています

それほど、私が挙げた3つの課題クリアしかビジネスとして回していくことは難しいからです。

そして、同時に未来はどうなるかわからんぞ」といった意見には賛同します。

Webアプリも「こんなもの流行るわけがない」という世論があった中で、ここまでの発展を遂げています

「若くチャレンジしようとする芽を潰すな」という意見もありましたが、そもそもこの意見を聞いて諦めるような起業家ではその先にある苦難に立ち向かえないでしょう。

もともと「チャットボットが新たなインタフェースになるんだ」と確信し強い気持ちを持っている起業家は、こんな意見を聞いても全く諦めようとはしません。

私も実際、起業前の方に「止めておいたほうが良い」と伝えたことは何回もありましたが、それでも彼らは起業サービスローンチしています

私自身もそうでした。みんなに反対される中、当時全く広まっていなかった人工知能系のベンチャーを立ち上げました。

勝手ながら彼らの信念がいつの日か実り、少しでも世の中に良い影響を与えられる存在になってほしいと思っています

VC的にはIPOか売却というゴールを期待してしまます(笑)

私が本当に警鐘を鳴らしたかったのは、どちらかというと「チャットボットが万能だ」、「チャットボットで何でもできるようになる」と伝えるメディアコンサルの方です。

口々にチャットボットだと言って誰にも使われないサービススタートアップを量産しようとしている話を聞くと心が痛みます

過度な期待をしたくなるのはわかりますが、私が挙げた3つの課題はどうしても避けては通れません。

起業家の方々が「周囲の過度な期待」に流されず、これらの課題から目を逸らさず、新しいインタフェース開拓してくださることを期待しています

上から目線のようですみません。ただ立場抜きにして1ユーザーサービス享受する1人の人間としても期待しています

最後

過激表現などを使ってしま申し訳ありませんでした。

多くの方にご覧いただきたいということもあり、こういった表現使用してしまいました。

特にけんすう氏にも良くない表現を使ってしまいました。申し訳ありませんでした。

ここにお詫びいたします。

2016-06-22

http://anond.hatelabo.jp/20160622124625

逆だろ

参照の値渡し、shallowコピーdeepコピー区別は、ポインタがわかってる人は理解できるけど、JavaとかRubyから入った人は理解してない人も多いんじゃないか、という

2016-05-27

自慢気にDeep Learning使ってるやつは大体クソ

色んなライブラリが出てるからDeep Learningを使うこと自体全然難しくない。

おかげで暇人Deep Learningをちょっと試してみたみたいな記事がよくホッテントリに上がってくる。ブクマをつけてるやつらは大抵、自分で試してみる気力とか能力のない残念な人たち。

ところが、記事の内容を見てみるとマジで単に使ってみてるだけなんだよな。なんでDeep Learningを使わなきゃいけないのかさえ考えてない思考停止ほとんどの場合は、昔からある3層のニューラルネットとかSVMで十分な性能が出る問題になんとなくDeep Learningを当てはめているだけ。

あのな、Deep Learningみたいに膨大なパラメータを持ってる学習モデル簡単過学習を起こすから素人が下手に扱うとむしろ精度が落ちるもんだ。そこそこ難しいタスクに対して上手く学習するには、とんでもない量の訓練データ必要になる。しかも、Deep Learningは手動で設定する必要があるハイパーパラメータの数も膨大で、学習率とかノード数、正則化パラメータみたいなやつらを地道に調整しなけりゃいけない。はっきり言ってめちゃくちゃ泥臭い作業だ。

なんでGoogleとかがDeep Learningで成功しているか、少しでも考えたことあるか?あいつらは過学習なんて関係なくなるほど、無茶苦茶たくさんのデータを手元に溜め込んでるんだ。しかも、ハイパーパラメータ設定の勘所を掴んでる職人みたいな技術者を金の力でどんどん集めている。

Deep Learningは理論的な下支えがほとんどなくて、勘と経験則で成り立ってる世界だ。数年前の定説簡単にひっくり返ることが多いし、正直なところあれは研究と呼べるものではないと思う。「なぜかは知らんがやってみたらうまくいった」みたいな事実が羅列されてるだけ。思いついた手法が上手くいくかが運任せという意味では、ガチャを引いてるのとだいたい同じ。無課金勢がいくら知恵を絞っても廃課金勢には勝てない世界

というわけで、お前らがぽっと出のアイディアDeep Learning使ったところでゴミみたいなアプリが出来るだけだからやめとけ。

そんな時間があったら、ちゃんとした機械学習の本読んどけ。PRMLとか。

数学が難しい?じゃあ、線型代数確率論勉強をやり直せ。そいつらは機械学習が廃れても役に立つからさ。

2016-03-31

http://anond.hatelabo.jp/20160331111659

テスト

うーん、英語オンリーだと書き込みが反映されないっぽい。

日本語と混ぜれば行けるのか? → いけた

The best way to learn English is just to study. The most important factors which you get matured in English are how long and how deep you studied.

The way of studying is not so important. You must choose the way what you feel most comfortable to study, because you can keep studying much more with such things.

I think the grammar have huge importance for second language learners. Grammar is the key to correctly communicate each other.

And if you are Japanese, you have to practice pronunciation and intonation carefully. Sound structure of Japanese language is too poor. You never distinguish English's fertile sound representations without strict learning.

2016-03-10

http://anond.hatelabo.jp/20160310182611

(追記)

人間味が感じられないということについて。

局面ごとに、deep learning で枝刈りした残りを、モンテカルロ法だかなんだかで計算リソースの許す限り評価して、最も評価が高い手を打つんだろう。

なので、相手意図を読むとか、場の流れを読むとか、そういうのが一切感じられない。

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