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翻訳はまだまだ難しいだろうね。言葉の微妙なニュアンスって難しいよ。
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人が翻訳するときは一度意味を理解してから、翻訳する。よって、畳み込みと逆畳み込みの順で深層学習を利用する方向性が正解な気がする。
個人的には翻訳のインパクトは確かにすごいと思うが、単純な文字起こしの方が短期で、手軽に価値があると思う。動画というとすぐに画像認識が思い浮かぶけど、音声のテキスト化。
映像にはタグがつけられないため、コンピュータは中身を理解出来ない。音声を文字起こしするサービスが広がればもっと利用用途が広がるし、何より簡単に出来るでしょう。
少なくとも、国会や裁判の速記はいらなくなる
こういうのはデータ持ってるとこしかできない話なのでぜひAPIを公開して欲しい
最近のDeep Learningの進化速度は予想していた以上なので、Google翻訳をいきなり飛躍的に精度が上がるかもしれない。
ディープラーニングという単語自体がちょっとバズワード化している。
機械学習を多重レイヤー構造にしたことは間違いなく大きなブレークスルーですが、この手の文章の書きっぷりは完全に技術の中身を考えていないですね。
ネイティブの人たちに「方言の一つとしてのGoogle翻訳」くらいに扱ってもらえると英語が出来ない人間には嬉しい。
ディープラーニングによって翻訳機能が進化してくれると本当に助かる。英語はもちろんのこと、他の言語でもコミュニケーションが取りやすくなる。
この手の話に関していつも同じようなコメントになり恐縮ですが、統計解析を主に仕事 or 研究している人からすると、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングが違うクラスタで争点になることに違和感を感じるはず。
Gmailアプリのinboxで返答の候補を自動作成するために使われている技術ですね。精度が上がっていくのが楽しみです。