オンラインオークションサイト「eBay」は、自身が選択している言語で出品された商品リストしか表示されないという問題があった。その問題を機械学習を使って克服したというが、どのように対処したのだろうか。
第3次人工知能（AI）ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。
ソーシャルネットワーキングからオフショア金融詐欺防止まで、グラフデータベースの成長がデータベース市場の新たな方向性を指し示す可能性を探る。
Appleの「Siri」やMicrosoftの「Cortana」は、複雑な文脈を理解するまでには至ってない。一方でGoogleやIBMの会話プラットフォームは、単なる音声応答システム以上の水準まできている。
今後5年以内には、自然言語処理や深層ニューラルネットワーク、会話機能を備えた「人工知能」（AI）が、あらゆる業務アプリケーションに普及するだろう。
建物はそこで過ごす人間の作業効率に影響するだけでなく、地球環境に対しても大きな負荷を掛けている。建物の進化は人間にも地球環境にも好ましい結果をもたらす。そのために必要な技術がIoTだという。
IBMとGoogleが提供する新しい機械学習ツールにより、テキストや音声ベースのアプリケーションを素早く開発できるようになる。市場における競争はさらに活発になるだろう。
機械学習モデルには脆弱性と障害がつきものだ。本稿では障害の発生原因と、障害発生時にもユーザーの作業を中断させないためのフェイルオーバー計画について説明する。
営業支援コンサルタントやロボット弁護士、規制調査アプリケーションなど、人工知能「Watson」の導入実績も増えてきた。しかし、Watsonを導入するためには高い高いハードルを乗り越える必用がある。
コンピューティングの新境地ともいえる機械学習が、パブリッククラウドのおかげでかつてなく手頃で使いやすくなった。ただし慌てて飛びつく必要はない。
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。
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。
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