2017年08月14日 05時00分 UPDATE
特集/連載

ディープラーニングを本番環境へ導入する方法TwitterやSpotifyがディープラーニング(深層学習)の活用で重視していること

ディープラーニング(深層学習)モデルを本番環境に導入して、ビジネスに良いインパクトを与えようとするなら、モデルの設計やテストのような基本事項に目を向けることが重要となる。

[Ed Burns,TechTarget]

関連キーワード

Twitter | Facebook | ビッグデータ | データ分析


 自動走行車、コンピュータビジョン、音声認識の開発にディープラーニング(深層学習)モデルを導入し成功を収めたという話をよく耳にする。だがディープラーニングを本番環境へ導入するときは、依然として分析の基本事項が問題になる。

 米国で開催された「Deep Learning Summit」のプレゼンテーションで、Twitterのエンジニアリングマネジャー、ニコラス・クンチャツキー氏は次のように語った。「ディープラーニングの導入時には、特徴の選択、モデルの簡素化、A/Bテストによるモデルへの変化など、分析での従来の考慮事項が重要になる」

 「メディアには取り上げられていないが、実際Twitterではディープラーニングが多くの価値が生み出している」(クンチャツキー氏)

Twitter操作の中心に位置するディープラーニング

この記事を読んだ人にお薦めの関連記事

注目テーマ

ITmedia マーケティング新着記事

news072.jpg

インテージ、「INTAGE connect」経由でモバイル空間統計データの提供を開始
インテージは、同社の「INTAGE connect」を通して、ドコモ・インサイトマーケティングが...

news138.jpg

MAppsと野武士、オプトが共同で行動データ連携リサーチおよび改善サービスの試験提供を開始
マーケティングアプリケーションズと野武士、オプトは、Webサービスとスマートフォンアプ...

news093.jpg

ソネット・メディア・ネットワークスが「Logicad Video Ads」の提供を開始
ソネット・メディア・ネットワークスは、2017年1月17日、「Logicad Video Ads」の提供を...