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PyTorchとTensorFlow - 学界と産業界で有力なMLフレームワークはどちらか
The Gradientで先日、2019年の機械学習フレームワークの現状について調査した記事が公開された。その記事は、PyTorchが急速に研究の主要なフレームワークになりつつあるのに対し、TensorFlowが依然として業界の主要アプリケーションフレームワークであると、いくつかの指標を用いて主張する。本記事では、それらの違いについて詳しく説明する。
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Microsoft、”Azure API for Fast Healthcare Interoperability Resource (FHIR)”を一般向けにリリース
先日のブログ記事で、Microsoftは、Azure API for Fast Healthcare Interoperability Resource(FHIR)の一般供与を開始すると発表した。これにより同社は、マネージドクラウドサービスでこのフォーマットのネイティブサポートを提供する、最初のクラウドベンダになる。APIを使用することで、クラウド内の医療データを簡単に取り込み、保持し、管理することが可能になる。
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Googleが概念ベクトルを使用した画像検索を研究
Googleは先頃、医学画像の検索を目的とした、Similar Medical Images Like Yours(SMILY)と呼ばれるツールの開発に関する研究論文を発表した。この研究では、画像検索に埋め込み(embeddings)を使用することで、概念のインタラクティブな洗練(refinement)を通じた、ユーザによる検索への関与が可能になる。
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FacebookとMicrosoftがパートナとともにDeepfake Detection Challengeを発表
Facebook、Microsoft、Partnership on AIは、大学の研究者らと共に、AIで生成した事実でないイメージやビデオを検出可能なAIを開発するコンテストとして、Deepfake Detection Challenge(DDC)を立ち上げた。提案された課題は、DDCの提供するリアルとフェイクの両方のビデオによるデータセットを使用するもので、最高のAIソリューションを構築したチームには表彰と賞金の提供が行われる。
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Agile Igniteを使用した継続的ディープラーニング - Denis Magda氏の講演より
先日のApacheCon North Americaで、Denis Magda氏が、インメモリデータグリッドのApache Igniteを使用した継続的マシンラーニング(continuous machine learning)について講演した。Igniteは、データを格納した同じクラスタ内でトレーニングとホストモデルを実行することで、マシンラーニングパイプラインを簡素化すると同時に、新たなデータが利用可能になった時に"オンライン"トレーニングを実行して、モデルを漸進的に改善することもできる。
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Waymoがマシンラーニング用に自動運転車データセットを公開
自動運転テクノロジ企業のWaymoは、5時間以上の運転中に自動運転車が収集したセンサデータを含むデータセットをリリースした。このセットには、いくつかの都市と郊外の環境において、さまざまな運転条件下で収集されたLIDAR(レーザレーダ)およびカメラセンサの高解像度データと、車両、歩行者、自転車、標識のラベルが含まれている。
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KiloGram - マルウェア検出AIの新たなテクニック
先日、ある研究者のチームが、ファイル内の大きなn-gramを処理することによってマシンラーニングによるマルウェア検出を改善する、新たなアルゴリズムであるKiloGramの論文を発表した。新アルゴリズムは、従来のものよりも60倍高速で、n = 1024以上のn-gramを処理することができる。nの値が大きいことは、解釈可能なマルウェア分析や署名生成において、新たな適用対象を持つことになる。
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FacebookがDLRM(Deep-Learning Recommendation Model)をオープンソース公開
Facebook AI Researchは、パーソナライズされたレコメンデーションの生成において最先端の精度を実現するDLRM(deep-learning recommendation model)を、オープンソースとしてリリースすると発表した。GitHubから入手可能なコードには、PyTorchおよびCaffe2フレームワーク用のバージョンが含まれている。
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FacebookがエンボディドAI進展のためAI Habitをオープンソース公開
Facebookは先日のブログ記事で、仮想ロボットなど具現化されたエージェントの訓練用に設計された人工知能（AI）シミュレーションプラットフォームであるAI Habitatを、オープンソースとして公開することを発表した。この技術を使用したロボットは、隣接する部屋から物体を掴む方法を学習したり、慣れない交通システムで移動する視覚障害者を支援したりすることが可能になる。
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AI時代のフロン��エンドアーキテクチャ
QCon New York 2019で、Oqtonのフロントエンド担当ソフトウェアエンジニアである Thijs Bernolet氏が、フロントエンドアーキテクチャ開発時におけるマシンラーニングの影響による課題について説明した。
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AWSがDeep Learning AMIおよびAIサービスのSageMakerとRekognitionを強化
Amazon Web Services (AWS)は、Deep Learning仮想マシンイメージのアップデートと、AIサービスSageMaker Ground TruthとRekognitionの改善を発表した。
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AWSユーザにMLを提供するAmazon Personalizeが一般利用可能に
昨年11月のAWS re：Inventで初めて発表されたAmazon Personalizeが、すべてのAWSユーザを対象に一般公開された。このサービスを使用すれば、マシンラーニングの経験がなくても、パーソナライズされたプロダクトレコメンデーション、検索結果、ダイレクトマーケティングなどのモデルを含む、独自のマシンラーニングモデルをアプリケーションに加えられるようになる。
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ビジネスアプリケーションにAIを - MicrosoftがAI Builderをプレビューリリース
先日のBusiness Applications Summit in AtlantaでMicrosoftは、AI Builderという名称で、Power Platformの新たな人工知能(AI)サービスを発表した。この新サービスはローコードアプリケーションやワークフローサービス、エンタープライズクラスのデータストアであるCommon Data Service(CDS)上で実行されるMicrosoft PowerAppsやMicrosoft FlowなどにAI機能を提供する。
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BaiduがERNIE 2.0をオープンソース公開、自然言語処理タスクでBERTを上回る
先日のブログ記事で、中国の検索エンジンと電子商取引の巨人であるBaiduは、ERNIE 2.0と呼ばれるオープンソースの自然言語理解フレームワークを発表すると同時に、最新技術(SOTA)達成の成果、さらには中国語と英語による16のNLPタスクにおいて、GoogleのBERTやXLNetなど、既存のフレームワークをパフォーマンスで上回ったことを公開した。
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GoogleがクラウドAIプラットフォームに新たにWhat-Ifツールの統合を追加
Googleは最近のブログ投稿で、What-Ifツールの新しい統合を発表した。これにより、データサイエンティストはAIプラットフォーム（コードベースのデータサイエンス開発環境）でモデルを分析できる。顧客は、AIプラットフォームにデプロイされたXGBoostおよびScikit Learnモデルに対してWhat-Ifツールを使用できるようになった。