Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
bokeneko
February 23, 2017
Programming
18
16k
TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例
Rettyにおいて文字単位で学習するCNNを用いて分かち書き不要な口コミ分類器を構築した事例について紹介します。
bokeneko
February 23, 2017
Tweet
Share
More Decks by bokeneko
See All by bokeneko
AWS ML@Loft #11 「BASE」類似商品APIの裏側
bokeneko
0
680
Terraformを用いた機械学習インフラの構築 / Developers Summit 2018 FUKUOKA A-8
bokeneko
0
570
Retty Tech Night #1 bokeneko
bokeneko
1
860
TechPlay DeepLearningAllStars2017
bokeneko
0
1.5k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Codexに役割を持たせる 他のAIエージェントと組み合わせる実務Tips
o8n
0
160
AIとペアプロして処理時間を97%削減した話 #pyconshizu
kashewnuts
1
190
AI主導でFastAPIのWebサービスを作るときに 人間が構造化すべき境界線
okajun35
0
520
守る「だけ」の優しいEMを抜けて、 事業とチームを両方見る視点を身につけた話
maroon8021
3
260
米国のサイバーセキュリティタイムラインと見る Goの暗号パッケージの進化
tomtwinkle
2
420
CSC307 Lecture 14
javiergs
PRO
0
450
PostgreSQL を使った快適な go test 環境を求めて
otakakot
0
400
Go 1.26でのsliceのメモリアロケーション最適化 / Go 1.26 リリースパーティ #go126party
mazrean
1
350
Unity6.3 AudioUpdate
cova8bitdots
0
110
Rails Girls Tokyo 18th GMO Pepabo Sponsor Talk
yutokyokutyo
0
200
Head of Engineeringが現場で回した生産性向上施策 2025→2026
gessy0129
0
210
Geminiの機能を調べ尽くしてみた
naruyoshimi
0
200
Featured
See All Featured
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
140
Making Projects Easy
brettharned
120
6.6k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
1
2k
New Earth Scene 8
popppiees
1
1.7k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
63
53k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.6k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
360
BBQ
matthewcrist
89
10k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
96
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Transcript
%FFQ-FBSOJOHͷ ࣗવݴޠॲཧͷԠ༻ࣄྫ ʙจࣈ୯Ґ$//ʹΑΔޱίϛྨʙ
ࣗݾհ w ࢯݪ३ࢤ ͏͡Β͋ͭ͠ w 3FUUZΫϥϑτϏʔϧ୲ w 1ZUIPO͖ɻػցֶशͱ͔झ ຯͰ༡ΜͰͨΒࣄʹͳͬͨɻ
ࠓհ͢Δ༰ $//Ͱຊޠͷࣗવݴޠॲཧ ݁ߏ؆୯ʹͰ͖ΔΑ
ޱίϛͷղੳͱ͔ͬͱखܰʹΓͨ ͍ʜ ͰຊޠͷࣗવݴޠॲཧʹҰͭͷ େ͖ͳน͕ʜͦΕʜ
୯ޠͷΕ͕Θ͔Βͳ͍
ӳޠ %P*GFFMMVDLZ lEPz l*z lGFFMz lMVDLZz l z ຊޠ l͢ͷ͏ͪz
l͏ΒʹΘʹʹΘʹΘʹʹΘʹΘͱΓ͕͍Δz
͔ͪॻ͖ ຊޠΛѻ͏ʹܗଶૉղੳʢ͔ͪॻ͖ʣ͕ ඞཁ ͢ͷ͏ͪ ͢ ໊ࢺ Ұൠ ͢ εϞϞ εϞϞ
ॿࢺ ॿࢺ Ϟ Ϟ ໊ࢺ Ұൠ ϞϞ ϞϞ ॿࢺ ॿࢺ Ϟ Ϟ ໊ࢺ Ұൠ ϞϞ ϞϞ ͷ ॿࢺ ࿈ମԽ ͷ ϊ ϊ ͏ͪ ໊ࢺ ඇཱࣗ ෭ࢺՄೳ ͏ͪ ν ν
͜Εʹࣙॻ͕ඞཁɻ ະͷ୯ޠʹରԠͰ͖ͳ͍ɻ
ਫ਼ਆΛΒΕΔࣄྫ ͒ƀˊ㱩͎㱫ʏʏƀʋёфˊ ໊͒ࢺ Ұൠ ƀ ໊ࢺ Ұൠ ˊ㱩
໊ࢺ αมଓ ໊͎ࢺ Ұൠ 㱫ʏʏ ໊ࢺ αมଓ ƀ ໊ࢺ Ұൠ ʋه߸ Ұൠ ʋ ʋ ʋ ёф ໊ࢺ ݻ༗໊ࢺ ৫ ˊ໊ࢺ αมଓ ˞ʮ͓Α͏͍͟͝·͢ʯΒ͍͠
ຊޠͷࣗવݴޠॲཧ 㲈 ࣙॻΛԆʑͱߏங͢Δ͓ࣄ
ͦΜͳઈͷதʹࠩ͢Ұےͷޫ͕ $//
$//ΈࠐΈχϡʔϥϧωο τϫʔΫ ʹը૾ྨͷίϯςετͰ$//Λ༻ ͍ͨνʔϜ͕ѹউɻը૾ྨͷCSFBL UISPVHIͱͳΔɻ ͜ͷลΓ͔Β%FFQ-FBSOJOH͕ྲྀߦΓͩ͠ɺ ݱࡏը૾ͷΛऔΓѻ͏߹$//͕Ұڧɻ ࣗવݴޠॲཧʹ͑Δʁ
ࣗવݴޠॲཧͰͷ%FFQ -FBSOJOH XPSEWFDͱ͔ͰจࣈྻΛϕΫτϧԽ͢Ε %FFQ-FBSOJOHͰղੳͰ͖ΔΑͶʁ ͰXPSEWFD͏ʹ͔ͪॻ͖͕ඞཁ ݁ہઈ͔ʜ
$IBSBDUFSMFWFM$// ը૾QJYFM୯ҐͰ$//ʹ͔͚ͯΔɻͳΒจࣈ ྻͩͬͯ୯ޠຖͰͳ͘ɺจࣈຖͰ$//ʹ͔͚ ΒΕΔͣͩʂ୯ޠͳΜ͍ͯ͏ߏ//ʹݟͭ ͚ͤ͞Ε͍͍ʂ
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w จষΛจࣈʹղ ͓·͑ࠓ·Ͱ৯ͬͨύϯͷຕΛ͓΅͍͑ͯ Δͷ͔ʁ ˣ <͓ · ͑
ࠓ · Ͱ ৯ ͬ ͨ ύ ϯ ͷ ຕ Λ ͓ ΅ ͑ ͯ ͍ Δ ͷ ͔ ʁ>
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w 6/*$0%&ʹม <
>
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w ͞-ͷݻఆྻʹ͢ΔͨΊʹΓͳ͍Λ QBEEJOH͢Δɻ͍߹ଧͪΓɻ <
>
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w ຒΊࠐΈදݱΛֶशͤ͞ɺͦΕͧΕͷจࣈ VOJDPEF Λ/ ࣍ݩϕΫτϧʹ͢Δɻ <
> ˣ << > <> <> >
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w ͏͜ΕάϨʔεέʔϧը૾ͱಉ͡ɻจࣈྻ͕- Y/ͷը૾ͱΈͳͤΔɻ << ʜʜ>
< > ʜ < >> << > <> <>> ͓·͑ࠓ·Ͱ৯ͬ ͨύϯͷຕΛ͓΅ ͍͑ͯΔͷ͔ʁ ಉ͡
$IBSBDUFSMFWFM$//खॱ w ͋ͱී௨ʹ$// ͨͩ͠ɺ$//ͷΧʔωϧαΠζʢϑΟϧλͷαΠζʣԣ ʹ/ɻͭ·Γจࣈɻͦͯ͠ॎ ͷෳαΠζ ˠ͜ΕHSBN
HSBN HSBN HSBNΛ$//Ͱ࠶ ݱ͍ͯ͠Δɻ ҰͭͷUFOTPSʹରͯ͠ෳछྨͷαΠζͷϑΟϧλΛ͔͚ ͯͦͷ݁ՌΛҰͭͷUFOTPSʹ݁߹ɻͦΕΛશ݁߹ʹ ͢ɻ
ޱίϛղੳͷద༻ࣄྫ
σʔτʹ͑Δళͷޱίϛ 3FUUZͰ͓ళ͕ͲͷΑ͏ͳతͰར༻Ͱ͖Δ͔ͱ͍͏ σʔλ͕͋Δɻ σʔτతͰ͑ΔళͷޱίϛΛσʔτతళޱίϛͷ ڭࢣͱͯ͠ར༻ɻޱίϛ͕σʔτతళͷޱίϛ͔൱͔ ΛผͰ͖ΔྨثΛ࡞ σʔτతళޱίϛͱஅ͞ΕΔޱίϛ͕ଟ͍ళσʔ τʹ͑ΔళͳͷͰ ৽͍͠σʔτతళͷൃݟʹ͑Δʁ
ͬͯΈͨΒ ສޱίϛ σʔτతళޱίϛ ສ ͦΕҎ֎ͷޱίϛສ ͷղੳ BDDVSBDZ
ͬͯΈͨΒ ʮଂখࢁͷম͖ௗϫΠϯͷ͓ళɻ͜͜શൠඒ ຯ͔ͬͨʂஈܾͯ҆͘͠ແ͍Ͱ͕͢ɺϫΠ ϯશͯ#JPϫΠϯͱͷࣄɻম͖ௗ͓·͔ͤίʔ ε͕͓קΊͱͷࣄͰͨ͠ͷͰɺͦͪΒͰɻళһ͞ Μͷ٬࠷ߴͰੋඇߦͬͯΈͯԼ͍͞ɻʯ σʔτతళޱίϛ
ͬͯΈͨΒ ʮӺ݁⽏ͱ͍͏ཱͷྑ͔͞Βબͼ·ͨ͠✨ ম͖ௗɺਫਬ͖ͳͲͳͲཔΈ·͕ͨ͠ɺௗ͕ ΔΔͰඒຯ͔ͬͨ͠Ͱ͢Α⽏ࣄऴΘΓͷํ ͕ͨͪαΫοͱҰഋʜͱ͍͏ΠϝʔδͰ͔͢Ͷɻ ͰஈϦʔζφϒϧͰͳ͔ͳ͔ྑ͔ͬͨͰ͢ 㽈ʯ σʔτతళޱίϛ
·ͱΊ w ࣗવݴޠॲཧʹ$//༗ޮ w จࣈ୯ҐͰਫ਼ग़Δ w ڭࢣ࡞Γͷιϧδϟʔඞཁ