SNSにディープラーニングを応用する方法

~ ニューラルネットを利用して、あなた個人の行動について、あなたよりも詳しく学習する方法 ~

SNSのインスピレーションの最たるものは、人間の脳だと言われています。

ニューラルネットで使用されている、データを収集しそれを別のものに応用するという作業は、人間の脳のニューロンが何かを学ぶ際に実際に行っていることです。

ニューラルネットワーク

科学的な視点から言うと、ニューラルネットはそれほど大きなニュースではありません。

私は以前、既に観測されたデータ群から汚染されているデータを予測するためにニューラルネットを使用しました。

更に、ニューラルネットをスマートフォンの音声認識の精度を高めるために活用しました。

この分野の新しい技術的な挑戦は、我々の人格をデジタル化し、それを取りまとめて販売可能な状態に落とし込むことです。

好きなバンドに関することをSNSに投稿したり、アップロードしたりするような行為は、通常10代を終えると興味を失うものです。

SNSが世間の動向を深く検知するためには、よりパーソナルなレベルでコミュニケーションを理解する必要があります。

SNSをより良いものにするため、そしてあなたのパーソナリティを学習するためにニューラルネットを活用し、研究開発するようなチームを育成できるCSOの存在が重要となります。

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ニューラルネットとは何か?

ニューラルネットとは、生物学上における数学的なモデルのことを指します。

そこでは、ニューロンの代わりに、ノードを使用していますが、同じような神経伝達の仕組みを実現していると言えます。

ニューラルネットの優れている点は、事象の関係を記憶していたり、検索と分析の流れを記憶できたりする点、全てのデータを常に展開する必要がない点です。

neuralnetworks

このニューラルネットを元にディープラーニングという言葉は生まれました。

ディープラーニングは、ニューラルネットの階層で定義され、階層ごとに異なった概念が学習されます。

入力情報が十分であれば、ニューラルネットは十分な学習が行えます。

ディープラーニングは、従来の我々のSNSとの接し方を新しいものに置き換えるパワーがあると言えるでしょう。

SNSが勝手にあなたのフィードを少し言い換えて投稿してくれたり、あなたの顔の表情を判断するだけで、どの画像があなたの興味を捉えたか、判断してくれたら素晴らしいですね。

インターネットや友人のネットワークのような、あるノードから別のノードに効率的に情報を伝播させるような、複雑なネットワークを人の脳は非常に簡単に実現できます。

そのネットワークの中の2つのノードを結合するために、最小の経路選択をすることで、ネットワークの接続は効率的になります。

著者

Cristian Randieri, Phd
POSTED BY CRISTIAN RANDIERI IN TECHNOLOGY NEWS

原文

https://chatbotslife.com/introduction-to-deep-learning-on-social-networks-how-to-learn-even-more-about-your-personal-life-cd1da6d67770

チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
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