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機械学習と人工知能に関するblueribbonのブックマーク (4)

GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした．シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transf ormerの通り，自然言語処理で広く使われるTransf ormerモデルを言語生成タスクで事前学習しています．先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています．特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. WithGPT-3, I built
blueribbon 2020/07/21
「質疑応答や翻訳のデータセットで学習したわけでなく，Web上の大量の未分類の文章で「次に来る文章」の予測を事前学習した結果…後続する文章の予測精度が上がったのです」

人工知能

機械学習

api

文章

予測

技術
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データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く﹁データサイエンティスト﹂と﹁機械学習エンジニア﹂の満たすべきスキル要件︵の2017年版︶について考察したものでした。で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると﹁データサイエンティストにディープラーニングをやらせる﹂とか﹁高度な統計分析のできるエンジニアが必要﹂みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。特に、空前の人工知能ブームで﹁人工知能﹂の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの﹁データサイエンティスト﹂の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
blueribbon 2018/02/17
「データサイエンティストは『アナリスト』の発展版」で「機械学習エンジニアは『エンジニア』の発展版」「統計学は『説明』に使うもの、機械学習は『予測』に使うもの」

機械学習

人工知能

ビッグデータ

エンジニア

skill
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Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開
blueribbon 2018/01/18
「これまでのAIを利用した一般的な写真検索では「車」とか「自動車」などは判別できるが、「CIVIC Type-RのEU3型の白で、ホイールはホンダアクセスの…」といった、込み入った検索を行なうのはなかなか難しかった。」

Google

人工知能

機械学習

webサービス
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「日本は機械学習パラダイス」　その理由は著作権法にあり
﹁日本は機械学習パラダイスだ﹂。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。日本の著作権法では、﹁情報解析を行うために著作物を複製すること﹂が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた﹁AIビジネス法務・知財セミナー﹂の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。キモは﹁著作権法47条の7﹂機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
blueribbon 2017/10/10
・（非営利に限らず、）情報解析目的なら、データなどの著作物を記録媒体にコピーできる・「著作権法47条の7は日本の機械学習の宝であり、『機械学習するなら日本においで』ということになる」（柿沼弁護士）

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