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![Lessons learned developing a practical large scale machine learning system](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dbd55ab0448c50716670c90c91b4abc554bb62fd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fresearch.google%2Fstatic%2Fimages%2Fblog%2Fgoogle-ai-meta.png)
Googleは、究極の機械学習システムを構築しようと努めており、その試みから独自の教訓を得ることができた。 このプロジェクトは、地球外生命体の探索プロジェクトにちなんで「Seti」という開発コード名が付けられており、Googleが「困難な予測問題」と呼ぶ問題を解決するために膨大なデータセットが用いられている。同社は、米国時間4月6日の公式ブログへの投稿で、このプロジェクト名を明らかにしつつ、エンジニアリングの限界を認めた。 Googleによると、同社の共同創設者であるSergey Brin氏およびLarry Page氏にとって、機械学習は好まれるトピックとなっており、翻訳アルゴリズムや語義の理解の改善を図る上で有用であると考えられているという。しかしながら、当然ではあるが、非常に複雑な概念でもあり、こうしたシステムを利用することができたGoogleのコンピュータ科学者にさえも難題を突きつけ
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