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日本語に特化したアルゴリズムと、簡単にチューニングできるダッシュボードは強みですね。

ボクも昔々米国製のチャットアプリeGainを使ってサービスを提供していましたが、チューニングは人力の手作業で大変でした。

なんとかチャットを楽しくしようと、カード会社のバーチャルアシスタントに「デートしよう」という勧誘には「今仕事中なの」という回答を用意したりしました。

日本語は方言もあって大変ですが、安野さんに期待します。
敷かれたレールの上を歩む人生が、機械学習のオーバー・フィテッテイング(過剰に過去データを学習し、未経験に対応できない)というのは、言い得て妙ですね。

=引用=
良い大学に行き、みんなが良いという大企業に就職して、敷かれたレールの上を歩むというのは、不確実性を避ける面では有効です。
ただ、それが必ずしも最適な戦略だとは思いません。
機械学習的に言うなら、「オーバー・フィッティング」といって、過去のデータに合わせてモデルを作りこみすぎてしまい、新しいデータに適応する能力が失われてしまっている状態です。
人が言語をマスターする過程に興味があるので、「ペッパーと漫才をやるときに何が難しいのか」という話や「AIにお客様対応をさせると、どういうところでつまずくか」という話が非常に興味深かったです。
「ペッパー」と漫才をする活動もやっていたとは驚き!
いまだかつて、AIチャットでまともな回答が得られたことがないので、かなり不信感をもっていますが、時間が解決するとは思っています。いつになったら、使えるようになるのか楽しみですね。徐々に良くなるものではなく、階段を登るような感じで、進化しますから。
前職で一緒だった安野くん。ペッパー漫才の活動は知っていましたが、いまはこんなに面白いことをしていたとは!
オーバーフィッティング。勉強になった。
この連載について
平成30年が幕を閉じようとしている今、アンダー30の若い世代が狼煙をあげている。次の時代の始まりに先駆け、政治・ビジネス・アートなど、様々な分野に渡る若い精鋭たちの声をお届けする。