～ 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。
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。
チャットボットの作り方 NLPとAI（機械学習・ディープラーニング）を応用
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。
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
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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