Laboro.AI、日本語版「BERT」モデルを開発--オープンソースで公開
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます オーダーメイドのAI（人工知能）を開発・提供するLaboro.AIは4月17日、自然言語処理モデル「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」を独自に事前学習させた日本語版モデル「Laboro.AI BERTモデル」を開発し、オープンソースとして公開したと発表した。 自然言語処理は、機械学習の技術領域の一つである。人が日常的に使用する言葉や文字など、テキスト情報をAIに処理させる分野になる。手書き文字の読み取りを行うOCR（光学文字認識）やテキストで会話するチャットボットのほか、スマートスピーカーにも技術が活用されている。 BERTは、2018年10月にG
開発スピードを止めない機械学習インフラ基盤――freeeに学ぶAI開発で本質的価値を提供する方法 | Ledge.ai
会計サービスをはじめ、バックオフィス向けクラウドソフトを提供するfreee。単純作業を効率化し、ユーザーが本質的な仕事に集中できる環境を提供するために、AI技術を駆使したさまざまな取り組みがなされている。 「ユーザーにとって本質的に価値があること（同社では「マジ価値」と呼ばれる）を届けきる」をコミットメントとして掲げる同社の、AI技術を使ったアプローチ方法を連載形式でお届けする。 第3回のテーマは、機械学習の開発環境。 機械学習やディープラーニングの自社開発を続けるうえで、その開発環境について考えるべき事項は多い。データ基盤の開発に始まり、分析やモデル開発、運用までスムースにこなせることに加えて、さまざまなアプリケーションやデータベースとの接続といった部分への配慮も欠かせない。 今回はfreeeの機械学習開発・研究を支えるインフラ基盤とその仕組みを同社AIラボの田中浩之氏に紹介いただく。
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
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