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TEDの、気になったプレイリストや動画を整理してみました。

２番目のフォルダ「Politics動画」は、「TED動画」フォルダの「politics」ノート以下のサブノートを、フォルダ直下に置いて大きく表示されるようにした例です。（動画及びコメントの内容は同じものです）
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    ノート表示（LV2）
Video   LV2     ジェレミー・ハワード: 自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性 | TED Talk   2018/12/7
” コンピューターに学び方を教えた時何が起きるのでしょう？ 科学技術者であるジェレミー・ハワードが急速に発展しているディープ・ラーニングの分野で起きている驚くべきことを紹介してくれます。コンピューターが中国語を学び、写真に写っている物を認識し、医療診断をする。(あるディープ・ラーニング・プログラムは何時間ものYouTubeビデオを見た後、「猫」の概念を自ら学び取りました。) この分野の最新動向を押さえておくことにしましょう。
”
  引用元：ジェレミー・ハワード: 自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性 | TED Talk
  引用元：ジェレミー・ハワード: 自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性 | TED Talk
2014年と少し前の動画ですが、ディープラーニング先端を走る人の話が聞けます。

現在では当たり前のように聞くようになった話かもしれませんが、2014年にこの動画で示されている道の延長線上を進んできたとも言えるでしょう。

その意味で、「事の起こり始め」頃に撮られたこの動画は、現在及びこれからの機械学習の発展と可能性をコンパクトに要約しているともいえるのではないかと思います。（もちろん、全て予測通りに進むとは限りませんが）

ディープラーニング技術がここまで進んだのには、近年におけるコンピュータの圧倒的な計算能力向上と、莫大な資金を持ったIT企業の登場が背景にあります。
囲碁のトッププロを破って話題になったAlphaGoも、1000台以上のプロセッサを束ねたクラウドサーバの上で動作しているそうで、運用コストはざっと30億円以上と計算している記事もあります。

[AlphaGoの運用料金は30億円以上？ - ITmedia NEWS](http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html)

ディープラーニングがどこまで社会一般に普及浸透するかは、これら計算資源頼みの現状から、どれだけアルゴリズムが改善されて省力化できるか、といったあたりにもよりそうな気がしますね。（技術現状を詳しく知らないので適当な感想です）
clip （公開時は表示されません）
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