技術的特異点/シンギュラリティ181【サロン】 (803ﾚｽ)
技術的特異点/シンギュラリティ181【サロン】 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575365633/
上
下
前次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
抽出解除
必死ﾁｪｯｶｰ(本家)
(べ)
自ID
ﾚｽ栞
あぼーん
262: オーバーテクナナシー [sage] 2020/01/16(木) 19:48:02.56 ID:STUY4x5K >>261 XMLにしないで、SQLiteでもMySQLでもいいからSQLにしておいて そこからバイナリファイルを作るとか、 あるいは教師データを基にテストデータに書き込んだ結果も SQLに出すようにした方が良いのかなあ？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575365633/262
263: オーバーテクナナシー [sage] 2020/01/16(木) 20:19:01.29 ID:STUY4x5K 少量の学習データによる次世代AI構築の基盤となる事前学習済みモデル https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/2001/15/news057.html ＞ 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と産業技術総合研究所（産総研）は2019年12月10日、 AI（人工知能）を用いた動画認識やバイオ分野の自然言語テキストを理解する基盤となる 事前学習済みモデルを構築したと発表した。また同日、同モデルを公開した。 ＞ 動画を理解するための転移学習の基盤となる事前学習済みモデルは、Google DeepMindの Kinetics400データセットを用いて学習させた。このデータセットは、お茶を入れる、絵を描く、 ジョギングするなど400種類の日常行動に関する30万本のラベルが付いた短尺動画で、 日常生活やスポーツ中の行動を識別できる。 ＞ 自然言語の理解については、事前学習済みモデルの1つであるGoogleの自然言語処理用モデル BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を用いた。 バイオ分野の大規模テキストデータを使って、バイオ分野に特化したBERTを初めから構築。 やっと日本がここまで出来たよ・・・ 人文系の言語学でなく自然科学系の研究室メインでないと AIによる言語処理ってやっぱり出来ないんだなあ ＞今回構築したモデルを転移学習の基にすることで、動画理解を工場での作業や作業支援ロボットなどへ 応用するなど、少量の学習用データからでも次世代AIのソフトウェアモジュールを構築、利用可能になる。 で、ここからは自分も弄ってみた転移学習、と だがここで「モデル使って分類したら全然違うものになっちゃった！」というのが出て来るだろう その時に、素早くデータセットに加えたいなあと思ったらすぐできるような仕組み それを作りたい訳だ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575365633/263
264: オーバーテクナナシー [sage] 2020/01/16(木) 20:34:46.56 ID:STUY4x5K >>262 https://アマゾン/s?k=9784798160962 Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門 ここにアノテーション結果をSQLに書き込んでる例があるな http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575365633/264
266: オーバーテクナナシー [sage] 2020/01/16(木) 23:56:37.66 ID:STUY4x5K ありがとう PythonでSQL各種に接続するのはもう色々試しています。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575365633/266
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
AAｻﾑﾈｲﾙ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
1.504s*