AI学習ダイアリー

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iPhone/iPadの内蔵時計は正確か?〜素朴な疑問「はじめてのAIリテラシー』から(3)

『はじめてのAIリテラシー』 第3講 社会でどのようなデータが活用されているか からトピックを3つまとめてみた。 1.そもそもiPhone / iPadの内蔵時計は正確か? ログ(動作記録)によるアクセスデータの照らし合わせで、より価値のあ...
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BERTは文章生成が不得意⁉️〜『BERT による自然言語処理入門』第九回「文章の穴埋め」

BERTはすごい! というイメージしかなかったので、 この文を読んだときは、椅子から転げ落ちそうになった。 BERTは文章を前から順番に作成するという、自然言語処理でよくある文書生成は得意ではありません。 というのだ。 その理由は、 事前学...
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言葉をどうやってパソコンに入力する?〜『BERT による自然言語処理入門』第八回「HuggingFace Transformers」(その4)

2.BERTモデル いきなりだが、 世の中にはいろんな色がある。 色にはそれぞれ名前はあるが、 それを、 RGB(コンピュータやテレビなどのディスプレイ用)や CMYK(印刷物用)の色コードで、 表現することができる(*1)。 そのほうが、...
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NLPの前処理は大変!〜『BERT による自然言語処理入門』第七回「HuggingFace Transformers」(その3)

4.Transformers この項では、 Transformersというライブラリで、 単語の分散表現を得るために、 1.Tokenizerで、文章データをBERTに入力可能な形に変換する(符号化) 2.BertModelに、符号化データ...
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文系おじさんにも優しい!『BERT による自然言語処理入門』第六回「HuggingFace Transformers」(その2)

恥ずかしい。 なんだか自分で勝手にハードルを上げていたみたいだ。 前回、 配布コードをGithubのレポジトリ(*1)から・・・ というところで悲鳴を上げたが、 なんのことはない、 用意されたリンクからColaboratoryでNotebo...
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『BERT による自然言語処理入門』著者のオンラインセミナーを聴講してみた❗️

(株)レッジ社主催のウェブセミナー「Ledge.ai Webinar」に、 たまたま、BERT本著者、近江氏が登場するというので、 聴講してみた。 だれもが聞きたいのは、 BERTは実務で役に立つのか? ということだろう。 NLPモデルとし...
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Githubってなんだっけ?〜『BERT による自然言語処理入門』第五回「HuggingFace Transformers」

第4章 HuggingFace Transformers(その1) ドキドキしている。 本を開くのが怖い。 理由はいろいろある。 1.久しぶりにGoogle Colaboratory (以下、Colab)を使う。 2.Pytorchを使うの...
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さあ、BERT❗️ ‥の前に通信環境を見直した〜『BERT による自然言語処理入門』第四回

家にネット回線がなかった。 いままでぜんぶ、モバイルWi-Fiでまかなってきたのだ。 しかし、 NLPってデータ量が多いので、 モバイルWi-Fiでは心もとない。 ちょうど、 モバイルWi-Fiの3年縛りの契約が6月末で切れ、 7月が更新月...
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RNNを捨ててTransformer!〜『BERT による自然言語処理入門』第三回「BERT」

第3章 BERT ニューラルネットワークで行う処理は、 ① 学習 ② 推論 の2つのフェーズに分けられる。 ① 学習は大量のデータと長い時間が必要なため(*1) 本書では、次章以降、 事前学習済みのBERTモデルで、 ファインチューニングや...
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BERTへの道、遠し!〜『BERT による自然言語処理入門』第ニ回「ニューラル言語モデル」

第2章 ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 よくもこれだけの内容を20ページにまとめたもんだ‼️ この章、内容がむちゃくちゃ濃い。 日本語は膠着語(くっついている)なので、分かち書き(トークン化)が必要なこと から、解説はスタート。...
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