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どこまで人間の脳に 迫れるか?(PDF)

最適化から見たディープラーニングの考え方(PDF)

ニューラルネットワーク入門 ~目次~

ニューラルネット 入門(PDF)

【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった – 日経BigData より
『実用化は既に始まっている

 現在のところ、ディープラーニングの応用は特定の課題を精度よく解くことに向けられている。3つの方向性が顕著だ。1つ目は自社が提供するサービスの精度を高めること。米アップルの音声認識システム「Siri」、グーグルやバイドゥの画像検索エンジンなどが典型例である。

 2つ目はデータ解析のシステムやサービスの事業者にディープラーニング技術を提供する形態である。自然言語処理と画像認識へのディープラーニング応用で知られるリチャード・ソッチャー氏が立ち上げた米メタマインドや、2013年のILSVRCで優勝した技術を基にマシュー・ジラー氏が立ち上げた米クラリファイ(Clarifai)はこの例である。

 3つ目はディープラーニングを始めとする機械学習ベースのデータ解析インフラを提供する事業者である。我々Preferred Networksはこの方向性に近い。

大野 健太| Kenta OONO』


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