InfoQ ホームページ MachineLearning に関するすべてのコンテンツ
-
Googleがクラウドコストを削減するための放置プロジェクトレコメンダを提供開始
最近、Googleは放置プロジェクトレコメンダを導入した。これは、Active Assistの新機能で、放置プロジェクトを発見、再利用、シャットダウンするためのワンストップサービスを顧客に提供するものだ。さらに、この機能には、コストを削減したり、アイドル状態のリソースに対するセキュリティリスクを軽減したりするための、実行可能なレコメンドを自動的に提示する。
-
東京2020オリンピックの機械学習テクノロジー
National Olympicチームは、機械学習を使用して2020年東京オリンピックゲームで対戦相手との競争優位に立っている。機械学習テクノロジーは、アスリートのデータトラッキングから、トレーニングのタイミングと停止のタイミングをアスリートに教えることができるコーチのリアルタイムフィードバック、アルゴリズムでスポーツでの傷害の予測まで、国際的なスポーツイベントで使用されている。
-
BaiduのERNIE 3.0 AIモデルが、言語理解ベンチマークで人間のパフォーマンスを超えた
Baiduの研究チームは、Enhanced Language RepresentatioN with Informative Entities（ERNIE）の3.0バージョンに関する論文を発表した。これは自然言語処理（NLP）の深層学習モデルだ。モデルには100億のパラメーターが含まれており、SuperGLUEベンチマークで新しい最先端のスコアを達成し、人間のベースラインスコアを上回った。
-
BasisAIのオープンソース、Boxkite機械学習モニタリングツールとは
Boxkiteは、高可用なモデルサーバにおけるコンセプトドリフトを追跡するために設計されたオープンソースのインストルメンテーションライブラリだ。Grafana、Prometheus、fluentd、kubeflowなどのDevOpsツールと統合し、コードやインフラストラクチャを変更することなく、複数のレプリカを作成して水平方向にスケーリングする。プロジェクトは、速く、正しく、シンプルであるべきと主張している。
-
Joanneum ResearchがロボットAIプラットフォームRobo-Gym Version 1.0.0をリリース
Joanneum ResearchのInstitute for Robotics and Mechatronicsは、ロボットのコントロールに使用する強化学習(reinforcement learning、RL)AI開発用のオープンソースフレームワークrobo-gymのバージョン1.0.0をリリースした。新たな障害物回避(obstacle avoidance)環境、Universal Robotsのコボット(cobot、協働ロボット)モデルの全サポートが含まれる他、コードの品質が改善されている。
-
FerrariがレースおよびロードオペレーションにAWSマシンラーニングを採用
Ferrariは、AWSの提供するマシンラーニング、アナリティクス、コンピューティング機能を、Formula OneチームScuderia Ferrariを含む組織全体に導入する。
-
AWSがAmazon HealthLakeの供与開始を発表
先日AWSは、完全マネージドなHIPAA準拠サービスのAmazon HealthLakeを一般供与開始すると発表した。このサービスを使うことで、ヘルスケア関連企業、健康保険関連組織、製薬会社などが、健康情報の保管や転送、検索、分析を安全に行えるようになる。
-
Googleが8億パラメータ視覚・言語AIモデルのALIGNを発表
Google Researchは、大規模な画像とノイズの多いテキストの埋め込み（ALIGN）の開発を発表した。これは、800Mパラメータで事前トレーニング済みディープラーニングモデルで、18億の画像・テキストのペアのノイズの多いデータセットでトレーニングされている。このモデルは、いくつかのダウンストリームタスクで使用でき、画像・テキスト検索のいくつかのベンチマークで最先端の精度を実現している。
-
QCon Plus November 2021はオンラインと対面（NYとSF）のハイブリッドで開催
QCon Plusソフトウェア開発会議は、2021年11月1日から5日までオンラインおよび対面で開催される。世界で最も革新的なソフトウェア組織内で変化と革新を推進する専門家と関わり、ネットワークを築く機会を手に入れましょう。
-
EleutherAIが60億パラメータGPT-3のクローンであるGPT-Jをオープンソース化
EleutherAIの研究者チームは、GPT-Jをオープンソース化した。これはGPT-3に基づく60億パラメーターの自然言語処理（NLP）AIモデルである。このモデルは800GBのオープンソーステキストデータセットでトレーニングされており、同様のサイズのGPT-3モデルに匹敵するパフォーマンスを備えている。
-
GoogleがTensorFlow LiteをAndroidに統合、さらにAutomatic Acceleratorを追加
Googleは、Android ML Platformという名称で、新たなモバイルMLスタックを発表した。TensorFlow Liteを中核におくことにより、デバイス上でマシンラーニングを使用する際に生じる、さまざまな問題の解決を目指す。
-
Amazon CodeGuru ReviewerがGitHub ActionsとのCI/CD統合を発表
Amazonは先頃、Amazon CodeGuru ReviewerとGitHub ActionsのCI/CD統合を発表した。同クラウドプロバイダは、Java用の問題を特定し、セキュリティのベストプラクティスに従うための20の新しいセキュリティ検出器もリリースした。
-
GitHubがOpenAIを利用したコーディングアシスタントであるCopilotをプレビュー
GitHubは先頃、開発者がより速く、より少ない労力でコードを記述できるように設計されたAIを利用したペアプログラマのCopilotを発表した。このサービスは、コメントと既存のコードから学習し、新しい行や関数全体の実装を提案する。
-
Googleがトークンフリー言語モデルByT5をオープンソース化
Google Researchは、ByT5をオープンソース化している。これは抽象的なトークンの代わりに未加工のバイトで動作する自然言語処理（NLP）AIモデルである。ベースラインモデルと比較して、ByT5はいくつかのベンチマークタスクでより正確であり、スペルミスやノイズに対してより堅牢である。
-
LinkedInがGreykiteをオープンソースに
LinkedInは、正確な将来予測を解釈可能な(interpretable)形式で提供するPythonライブラリのGreykiteを、オープンソースとして公開した。トレンドや季節性、その他の効果を視覚化することが可能になる。フレキシブルで直感的、さらに高速であることを目指して開発されたこのライブラリは、FBのprophetに比較して4倍の性能を持つと同時に、1日と7日の予測において、より正確な結果を提供する。