参考資料

人間参加型(human in the loop)機械学習は、人間と機械知能を組み合わせて、効果的な機械学習アルゴリズムを生成します。人間がアルゴリズム構築の学習段階とテスト段階の両方に関わり、絶え間ないフィードバックループができるため、回を重ねるごとにアルゴリズムの結果は向上していきます。
この記事では、Webで公開されているチャットボット学習に使えるオープンデータセットをまとめました。
2020年までには80%の新たなエンタープライス・アプリケーションでチャットボットが導入される、という予測もされており、チャットボットはありとあらゆるタスクをこなせるように思われていました。しかし、振り返ってみると実際にチャットボットを導入し機能させることは、まったく異なります。
この記事では、感情分析の基礎や感情分類の種類、仕組み、応用や課題など、感情分析の概観を説明します。
学習データはあらゆる機械学習モデルの開発に必要不可欠なものです。プロジェクトは使用するデータによって定義されるため、データがどのように働くのかをはっきりと理解することで成功の可能性が大きく高まります。 さて、学習データの世界に飛び込んで、このデータがなぜそれほど重要なのかを探ってみましょう。
弊社プロダクト&グロース担当バイスプレジデントのチャーリー・ワルターが、Ledge.aiに特集されました。こちらから、記事をお読みいただけます。
/ 18 ページ Next

メディア掲載結果

AI・機械学習の最新情報を配信中

Lionbridge AIのブログで紹介している事例記事やトレンドニュースといったビジネスに役立つ情報はもちろん、オープンデータセット集なども合わせてメール配信しております。