InfoQ ホームページ Deep+Learning に関するすべてのコンテンツ
-
Googleがベータ版でディープラーニングコンテナをリリース
Googleは最近のブログ投稿で、Deep Learning Containersを発表した。これにより、顧客はMachine Learningプロジェクトをより迅速に実行できるようになった。ディープラーニングは、パフォーマンスが最適化された多数のDockerコンテナーで構成されており、既にインストールされているディープラーニングタスクに必要なさまざまなツールが付属している。
-
Googleが深度認識のトレーニングにマネキンチャレンジのビデオを使用
Google AI Researchは、2次元画像から奥行きを知覚する研究を解説した論文を発表した 。マネキンチャレンジのYouTubeビデオから作成したトレーニング用データセットを使って、研究者たちは、移動するカメラで撮影した動く人々のビデオから深度情報を再構築することのできる、ニューラルネットワークをトレーニングした。
-
MITの研究者がAutoML可視化ツールであるATMSeerをオープンソース化
MIT、香港大学、浙江大学の研究チームは、自動機械学習プロセスを視覚化して制御するためのツールであるATMSeerをオープンソース化した。
-
GoogleのクラウドTPU V2およびV3ポッドが公に入手可能なベータ版となった
最近、Googleは、第2世代および第3世代のCloud Tensor Processing Unit（TPU）Pod（最大1,000台のカスタムTPUを搭載したスケーラブルなクラウドベースのスーパーコンピュータ）が公に入手可能なベータ版となったことを発表した。これらのPodを使用して、Machine Learning（ML）の研究者、エンジニア、データサイエンティストは、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに必要な時間を短縮できる。
-
Xipeng Shen博士によるディープラーニングのトレーニング時間を短縮する新技術
ノースカロライナ州立大学の研究者らが先日の35th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2019)で、ディープニューラルネットワークのトレーニング時間を最大69％短縮可能な新手法について論文を発表した。
-
PyTorch 1.1がリリース -パフォーマンスを改善し、新たなAPIとツールを提供
Facebook AI ResearchがPyTorch 1.1のリリースを発表した。このオープンソースのディープラーニングフレームワークの最新版では、分散トレーニング、新API、TensorBoardのネイティブサポートを含む新たな視覚化ツール、などによってパフォーマンスが向上している。
-
TensorFlow.jsマシンラーニングライブラリを使って、Chrome Dinosaur Gameのプレー方法をコンピュータに教���る
単純だが面白く、マシンラーニングの教育目的に適したアプリケーションが、先日、FritzのHeartBeat Mediumで公開された。ブラウザ内でGoogleのTensorFlow.jsマシンラーニングライブラリを活用して、Chrome Dinosaur Gameのプレー方法をコンピュータに教える、というものだ。
-
OpenAIはより長いシーケンスのディープラーニングのためのSparse Transformersを発表
OpenAIは、テキスト、音声、画像などの一連のデータを学習するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSparse Transformerを開発した。ネットワークは、より短いトレーニング時間で、いくつかのディープラーニングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できる。
-
Googleはコンピュータビジョンモデルの教師なしディープラーニングのためのTensorFlow Graphicsライブラリを発表
Google I/O 2019でのプレゼンテーションで、GoogleはTensorFlow Graphicsを発表した。TensorFlow Graphicsは、コンピュータビジョンにおける教師なしの学習タスクのためのディープニューラルネットワークを構築するためのライブラリである。このライブラリには、TensorFlowで記述された3Dレンダリング機能と、非矩形メッシュベースの入力データで学習するためのツールが含まれている。
-
SalesforceがEinstein Services製品にインテリジェンスを追加
最近のプレスリリースで、SalesforceはEinsteinプラットフォームへの機能追加を発表した。ローコード、ポイントアンドクリックの設定ベースのソリューションを使用してAIソリューションをSalesforce開発者および管理者に提供することを目的としている。このプラットフォームに最近追加された機能には、Einstein TranslationおよびEinstein Optical Character Recognition（OCR）がある。
-
Googleが弱い教師（Weak Supervision）をスケールし、ラベル付きデータセットの問題を克服
Googleは、機械学習（ML）におけるラベル付きデータの必要性が重大なボトルネックであることを認識しており、最近ではオープンソースのSnorkelフレームワークを大規模化の問題を解決するために採用した。GoogleはSnorkelをTensorflowと統合することで強化した。そこでは、データを共有するためにデータベースの代わりにファイルシステムを使用し、ラベル付け機能のために別々の実行ファイルを作成する。
-
DeepMindのAIがStarCraftのトッププレイヤーに勝利
DeepMindのAlphaStar AI プログラムが最近、StarCraftの2人のトッププロプレイヤーに5-0で勝利した。
-
GoogleがML Kitを拡張し、Smart ReplyとLanguage Identificationを追加
最近のAndroidブログ記事で、GoogleはML Kit向けの2つの新しい自然言語処理（NLP）機能のリリースを発表した。言語識別とスマートリプライである。どちらも、Googleは、開発者がテキスト、会話、その他の種類の自然言語テキストを分析および生成するのに役立つ、ドメインに依存しないAPIを提供している。
-
機微データを保護するための新しい機械学習ライブラリ、TensorFlow Privacyの紹介
最近のブログ記事で、TensorFlowはTensorFlow Privacyを発表した。これは、研究者や開発者が強力なプライバシーを持つ機械学習モデルを構築できるようにするオープンソースライブラリである。このライブラリによって、強力な数学的保証に基づいて、トレーニングプロセスでユーザデータが記憶されないよう保証される。
-
AmazonがAWSのディープラーニングコンテナで機械学習サービスを拡大
最近AmazonはAWSディープラーニングコンテナ（AWS DLコンテナ）を発表した。これはディープラーニングフレームワークがプレインストールされたDockerイメージであり、顧客はカスタムの機械学習環境を迅速にデプロイできる。