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子どもと開発チームのためのML解説
Rob HarropのQCon Londonの基調講演では、ソフトウェアエンジニアのためのAIとMLと題して、開発チームとデータサイエンスチームを分離する壁の辺りに、どのようにMLが位置付けられているかが語られた。開発者は、多くの場合、MLの神秘主義のオーラのために、自分の能力開発に不安を感じている。IBMのDale Lane氏はスポンサー講演で、彼がどのようにMLの神秘性を取り除き、子供たちがMLを利用できるようにしたかを話した。
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機械学習アクセラレーション向けのGoogle Cloud TPUをベータ版で提供開始
GoogleはカスタムチップTensor Processing Units（TPU）を開発した。それは、TensorFlowフレームワーク用に書かれた機械学習ワークロードを実行するためのものであり、機械学習 (ML) のエキスパートと開発者にベータ版で提供する。GoogleのCloud TPUを使用すれば、MLモデルを低コスト、高性能でオンデマンドで実行できる。
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Microsoftは中国語-英語の機械翻訳で人と同等レベルに達した
Microsoftでは、人間の翻訳者が翻訳するのと同じように、中国語の文章を英語に翻訳する翻訳アルゴリズムを作成した。 これまでは、中国語の文章を英語に翻訳することは困難であった。ここ数年で驚くべき結果を生み出した技術であるニューラル機械翻訳のおかげで、Microsoftは機械による翻訳文を、人による翻訳文と同等のレベルにした。
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物体検出のためのディープラーニングライブラリで、Facebookがオープンソースで提供するDetectron
FacebookやGoogleから最近、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装がリリースされており、それによって困難な問題であるマシンオブジェクトの検出に取り組むことができる。
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UKのスーパーマーケットが機械学習ソムリエを発表
ドイツのスーパーマーケット会社LidlのUK拠点は、Facebook Messengerベースのチャットボットを開始した。これは、顧客が食べ物や場に相応しいワインを選ぶ手助けをするように設計されている。チャットボットはMargotという名前であり、NLUにユニークなアプローチで買い物客とコミュニケーションを行う。そして、よくある質問へ回答したり、食べ物に合うワインを選定したり、ワインを見つけたり、クイズの実施したりする。
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自走車による車線変更予測が改善
研究者は、自走車が周囲の車の車線変更を予測するアルゴリズムを開発した。このシステムは、Long Short-Term Memories（LSTM）と呼ばれるディープラーニング技術を使用して動作する。ハイウェイで最も可能性の高いシナリオは、すべての車がその車線にとどまることであるが、アルゴリズムはこの基準となる予測からわずかに改善することができた。
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Kubecon 2017より - GoogleのDavid Aronchick氏に聞く、マシンラーニングとKubernetesに関するQ&A
InfoQは今回、Googleのプロダクトマネージャで、KubeflowのコントリビュータであるDavid Aronchick氏から、Kubecon 2017で学んだKubernetesとマシンラーニングのシナジについて話を聞くことができた。
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2018年のマシンラーニングと人工知能
IEEEは毎年、次年度のテクノロジトレンドのトップ10を発表している。2018年のリストには、人工知能とマシンラーニングに関する複数のトピックがあげられた。IEEEが選んだ2018年の最もホットなトレンドは、ディープラーニングだ。
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トレーニング不要なニューラルネットワークによるDeep Image Prior
オックスフォードの研究者とSkoltechは、トレーニングなしでDeep Image Priorをレンダリング可能な生成系ニューラルネットワークを開発した。
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Kubernetesによる最新のビッグデータパイプライン
Kubernetesのなどのコンテナ管理技術は、最新のビッグデータパイプラインの実装を可能にする。IguazioのビッグデータアーキテクトであるErian Bivas氏は、先日のKubeCon + CloudNativeCon North America 2017 Conferenceで、ビッグデータパイプラインとその開発におけるKubernetesのメリットについて講演した。
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TensorFlowとKubernetesでGPUを利用したワークフローを構築する
Daniel Whitenack氏は先日のKubeCon + CloudNativeCon North America 2017 Conferenceで、TensorFlowとKubernetesテクノロジを使用した、GPUベースのディープラーニングワークフローについて講演し、オープンソースのデータパイプラインフレームワークのPachydermを紹介した。
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ビッグデータ/マシンラーニングおよびAIにおけるバイアスの影響 - Leslie Miley氏のQCon San Franciscoでの基調講演より
QCon San FranciscoでLeslie Miley氏が基調講演し、2016年の大統領選から米国の犯罪量刑に至るまで、データセットに内在するバイアスがいかに影響を及ぼしているかを説明した。
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パネルディスカッション - AIの未来
SF QConで開かれたAIの未来に関するパネルディスカッションで、今日のマシンラーニングが直面する問題について取り上げられた。検討されたのは次の領域だ - 現在のAIが直面する重大な問題、テクノロジは人材雇用をいかに変えるか、非技術系企業が現在のテクノロジを活用する方法は、AIに関する人の役割とは、間もなく現れるであろう新たなブレークスルーは何か。
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GitHubによる2018年の最もホットな技術トレンド
データ、ワークフロー統合、オープンソースツールが、2018年に企業が成功する鍵を握るトレンドの1つだ、GitHubの技術担当シニアバイスプレジデントであるJason Warner氏は語る。