ディープラーニング(深層学習)とは、生物の神経系を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習手法であり、近年のAIテクノロジーの発展に大きく貢献しました。そんなディープラーニングのブームを後押しした「先見の明を持って型破りなアイデアを追求した3人」について、AI系ブログのUnderstanding AIが解説しています。
」を構築しました。Caltech 101はリ氏自身のモデルだけでなくその他の研究者のモデルの精度も向上させ、コンピュータービジョンの分野におけるベンチマークとなりました。その経験からリ氏は、コンピュータビジョンのアルゴリズムはより大規模で多様なデータセットでトレーニングすることにより、優れたパフォーマンスを発揮する傾向があると学んだとのこと。
そこで2007年1月にプリンストン大学のコンピューターサイエンス助教に就任したリ氏は、「人々が現実世界で遭遇するあらゆるオブジェクトを含んだ、真に包括的なデータセット」の構築を考えるようになりました。そして、同僚から15万語もの英単語を収録したデータセット「 」の存在を聞いたリ氏は、WordNetから「truth」のような形がない単語を除外し、「ambulance」「zucchini」など形のある単語のみを残した2万2000個のオブジェクトリストを作成。Googleの画像検索を使用して候補となる画像を見つけ、ラベル付けを行う作業を始めました。 リ氏はプロジェクトが始まってから数カ月後、メンターから「この考え方は行き過ぎだと思います。その分野と共に成長することがコツです。一足飛びになってはいけません」とアドバイスされるなど、周囲の目は懐疑的だったとのこと。また、当初の想定ではラベリングプロセスを最適化しても、完成まで18年以上かかると推定されていました。しかし、Amazonのクラウドソーシングプラットフォームである
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