データサイエンティストたちが注目

Twitterも使っている「深層学習」ツール、普及の鍵は？（1/2 ページ）

多くの企業では、これまでに収集してきたあらゆる非構造化データを活用する方法を探している。深層学習アプリケーションがこのような企業の要求を満たす一助となるかもしれない。

公開 2016年07月04日 12時00分

更新 2016年08月04日 06時57分

著者

Ed Burns

[TechTarget]

印刷する Googleで優先するソースとして追加

Twitterは深層学習に、Googleが開発した機械学習プラットフォーム「TensorFlow」を利用している（出典：Google「Open Source Blog」）《クリックで拡大》

　Twitterで働くヒューゴ・ラ・ロシェル氏の仕事は、ソーシャルネットワークのユーザーがどのようにつながっていて、何に興味を引かれるのかについて理解を深めることだ。その目的は、ツイート、画像、動画などのコンテンツを分類して宣伝することにある。この目的を達成するために、ラ・ロシェル氏と彼の同僚のデータアナリストは、新興テクノロジーの深層学習ツールを使っている。

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　ボストンで2015年5月に開催された「Deep Learning Summit」のプレゼンテーションでTwitterのリサーチサイエンティストであるラ・ロシェル氏が説明したように、深層学習は画像やテキストベースの自然言語の解釈など複雑な問題の理解を目的とする機械学習の分野になる。ニューラルネットワークの利用に大きく依存する深層学習手法は、データ分析アプリケーションが非構造化データを扱う場合や主観的な解釈が必要な場合に、従来の機械学習よりも役立つとラ・ロシェル氏や深層学習の支持者はいう。

　深層学習は高度なデータ分析の領域で急速に注目を集めている。ラ・ロシェル氏によると深層学習のテクノロジーとプロセスは2011年以降、大幅に進歩したという。これは、研究者や企業の分析チームが収集した文字、画像、動画などの非構造化データを余すことなく有効活用するために尽力した功績によるところが大きい。

　堅牢なオープンソースツールの可用性が、深層学習を発展させたもう1つの重要な要因だ。Twitterのラ・ロシェル氏のチームでは、Facebook、Google、Twitterの研究者が開発したGoogleのオープンソースの機械学習プラットフォームである「TensorFlow」と「Torch」を利用している。このようなツールによってデータサイエンティストやその他のアナリストは、より簡単に深層学習アプリケーションを構築できるようになったとラ・ロシェル氏は補足する。

　「この全ての要因が組み合わさって最悪な状況が生まれた。そして、深層学習はこの業界で成功することができた」（ラ・ロシェル氏）

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