2017年08月14日 05時00分 UPDATE
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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]

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 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

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