日経クロストレンドのレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレサブスクってどうやって利益上げてるんだろう？て思っていたけれど、大事なのは顧客至上主義を突き詰めること。
顧客のニーズにサービスをフィットさせ続けること。アイディアだけじゃないんだな。
良いと思った例
ラクサス
クレーマーは一発退場→退場になった顧客の9割は謝罪してサービスの継続利用を申し出て優良顧客になる！
KARITOKE
ユーザーの時計を貸し出すKASHITOKE
YourNaul
利用者の自作デザインをほかの利用者も注文できる仕組み
ADDress
空き家問題、地方活性化に期待！
BODY ARCHI
定額制エステジム、単純に気になる！
松竹梅、あえて竹を選ばせるための梅。 -
Posted by ブクログ
おもしろかった
ラクサス（高級バッグ）や時計（高級時計）は
インスタ映えや見栄にぴったりマッチするんだろうなあ
「一生モノ」をお手軽な価格で
いろいろ試せるのはたしかにたのしそう
ラクサスの不良客を一発退場させる
強気な姿勢はとても好感が持てる
「1％のために他の99％の優良顧客が
割を食うのはおかしい」は本当にその通り
その他メモ
・選ぶストレスからの解放
・キリン、ホームタップ今後の課題は
「届けるビールをきちんと消費してもらう」こと
→消費が追いつかないと、単に高価なビールが毎月送られてくるだけのサービスという印象になりかねない
個人的にはシャンプー試してみたい -
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Posted by ブクログ
ネタバレディープラーニングの様々な活用事例について紹介した一冊。参考になる。
＜メモ＞
・ディープラーニングの発展ロードマップ
画像認識、マルチモーダルな認識、ロボティクス、インタラクション、シンボルグラウンディング、知識獲得というフロー
・マルチモーダルとは映像、おと、各種センサーなどの情報を複合的に扱うこと。現在急速に技術が進化している分野
行動予測や異常検知を実現する。
・ロボティクスとは、環境変化にロバストな自律的行動を実現するもの。自動運転など。
・オムロン ドライバー見守り車載センサを開発 認知、判断、操作の状況を判定する。前方注視しているか、運転い復帰できる状態か、運転席にいる -
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Posted by ブクログ
一般社団法人日本ディープラーニング協会主催の「G検定」推薦図書。日経クロストレンドと日経xTECH共同実施の「ディープラーニングビジネス活用アワード」を受賞した6プロジェクトを中心に、具体的なディープラーニングの活用事例が揃う。ディープラーニングを実際事業に取り入れた企業の担当者が、どんな課題意識を持ってどういう着眼点で導入して、ハードルは何でどう解決したかがよくわかる。
読み物としては面白いのだが、画像を中心とした解析技術に寄っているように思う。また、「G検定」推薦図書にするわりには事例が古すぎるのと、活用アワードが第2回以降開催されておらず、読み進めているとやや陳腐化してないのかの不安があ -
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Posted by ブクログ
ChatGPT出現に至る基本的なことを学ぶには良いと思います。
（１）DeepLearningは、論理的に整合性をとって答えることは諦めて、たくさんのデータの中から近い情報を持ってくる。この方法をとっている限り、間違いは直らない。
（２）JDLA含めてガイドラインが整備されている。単に生成AIに他人の著作物を入力するだけの行為は著作権侵害に当たらない。営利・非営利に関わらず。これは、著作権法30条の4で規定されている。英国では、非営利目的においてのみ。学習に利用することが認められている。
（３）学習する際に、他者の著作物を使うことは適法だが、生成したものが他人の著作物る類似している場合は、公的 -
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Posted by ブクログ
ネタバレ慌てて作成したような作りなのは否めないが、流行り物なので、、、
ChatGPTがここまでもてはやされるようになった理論的背景は
・少ないデータで作られた精緻なモデルは大量のデータで構築した簡易なモデルに駆逐される
・トランスフォーマーによって、文脈の中で重要な単語に注目できるようになった。
・差別的な発言などがないように、強化学習によるチューニングをしっかりおこなった。
というところ。
新井紀子がコメンテーターとして出てくるが、思えばあの人が東大に合格するロボット（人工知能）を諦めた直後あたりから今のAIブームが始まったんだよなぁ、、、未来を予想するのはホント、難しい。 -
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Posted by ブクログ
ディープラーニングの活用状況を知りたい人におすすめ。
【概要】
●「ディープラーニングビジネス活用アワード」の受賞作品が収まっている。
●日本ディープラーニング協会の理事長、松尾豊氏のインタビューが第１章。
【感想】
●ＡＩ活用の事例が多く記載されている。
これらを見ると画像認識を用いたディープラーニングの研究が多いことがよくわかる。
ということは、画像認識以外の研究が好機とも言える。このことについても一部書かれている。
●第６章の先端技術の動向では、ＧＡＮがわかりやすく書かれていて参考になった。
●技術の進歩がめまぐるしい現代では、１～２年毎にこのような本が出版されると最新状況が把握