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動画を機械学習で分類・評価は可能なのでしょうか。

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cutter

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Googleで人工知能プラットフォームが公開されましたが、画像ではなく動画をニューラルネットワーク等で分類や、人気が出そうなものを集めたり出来るのでしょうか。

例えば動画サイトのランキング上位を日々収集し、傾向を蓄積してなどかと思うのですが、動画の場合データ量が画像の数十~数百倍等になるので、あまり現実的ではないのでしょうか。

また実現しようとする場合のデータソースは、FLVやSWF等の動画を、シンプルに人気のある物、それ以外のものに分けた情報だけ大量に用意して読みこませれば、教師なし学習として自動で特徴を見つけ出して学習する所までやってくれるのでしょうか。


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回答 1

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こんにちは。

近年急速に進歩し、さまざまな分野での活用が期待されている人工知能(AI)。
とりわけ、コンピュータ自身が学習する機械学習のひとつであるディープ・ラーニングは加速度的に進化をつづけ、目がはなせない状況になっています。

さて、質問の件ですが、cutterさんの疑問にまさにぴたりとくる話をテクノロジストである Jeremy Howard(ジェレミー・ハワード)氏が 2014年12月に TEDxBrusselsでしています。

彼は話の中で、機械学習において「見る」とはどのようなことかについて言及し、Googleの研究を取りあげました。

Since that time, a lot has happened. In 2012, Google announced that they had a deep learning algorithm watch YouTube videos and crunched the data on 16,000 computers for a month, and the computer independently learned about concepts such as people and cats just by watching the videos.
(拙訳:Googleは 2012年時点で YouTubeの動画を見るアルゴリズムを発表しました。1カ月のあいだに1万6千台のコンピュータ上でデータを処理することで、単に動画を見るだけで人間や猫などの概念をコンピュータが自ら学習するのです)
こちら(リンク)にJeremy Howard氏の TEDxBrusselsでの動画がありますので、よろしければごらんください。

以上、ご参考いただければ幸いです。

【追記】2015.11.16
Googleが、自社の機械学習システム「TensorFlow」をオープンソース化したということが話題となっていましたので、一例として WIREDのリンクを追記させていただきます。
よろしければ、あわせてごらんください。

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