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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。
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AWS re:Invent 2017 MLとIoTの発表: Amazon SageMaker, AWS DeepLens, IoT Device Manager
USAのLas Vegasで開催されたAWS re:invent conference 2017においてAWS machine learning (ML)とInternet of Things (IoT)のいくつかの新機能がリリースされた。 ハイライトは次の物があげられる。Amazon SageMaker - フルマネージドのMLサービスである、開発者がすぐに構築、訓練、スケール可能なマシンラーニングモデルのホストが可能である。AWS DeepLens - カメラ付きのエッジデバイス。AWS IoT One-Click; AWS IoT Device Defender; IoT Device Manager - スケール可能なIoTデバイスのセキュリティ搭載、モニター、リモート管理サービス。
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スタートアップ企業のVicariousが脳の視覚野にヒントを得たAIによるCAPTCHAの解読に成功
Vicariousがニューラルネットワークを改善して、Recursive Cortical Network(再帰的皮質ネットワーク)と呼ばれる新たなネットワークレイアウトによるCAPTCHA問題の解決を可能にした。一般的なニューラルネットワークとは異なり、RCNはトレーニング前の知識を一切持たず、輪郭(contour)と表面(surface)の知識からスタートする。この事前知識は、モデル構築と一般化可能性(generalizability)の向上に用いられる。
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MicrosoftとAWSが機械学習で協働
MicrosoftとAWSは最近、ディープラーニングと人工知能(AI)の民主化を狙って新しい協働をすると発表した。GluonはMicrosoft ResearchとAmazon AIの共同努力であり、機械学習を使った開発ソリューションをより簡単に、より早く作ること目的としている。
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LinkedInのスマートリプライ機能
LinkedInが新しい自然言語リコメンドエンジンをローンチした。彼らはこれを使って、メッセージに対するスマートリプライ機能を提供する。エンジニアリングチームにより、そのモデルとインフラストラクチャ開発プロセスがブログに詳しく説明されている。
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Jensen Huang氏がGPU Technology ConferenceでNVIDIAの新プロジェクトを発表
GPU Technology Conferenceがミュンヘンで今日から、NVIDIA CEOのJensen Huang氏の基調講演を皮切りに開催された。NVIDIAが発表したのはNVIDIA Holodeck、Tensor RT 3ライブラリ、同社の車載プラットフォーム、そして自動運転タクシー用のPegasusコンピュータだ。
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Hillery Hunter氏に聞く: IBMがニューラルネットワークのトレーニング効率の向上によりトレーニング時間を短縮
2017年8月、IBMは、画像認識機能トレーニングの最高記録を更新したことを発表した。IBM Researchは、“ResNet-50”と呼ぶニューラルネットワークレイアウトのトレーニング時間を、わずか50分にまで短縮した。ResNet-101と呼ぶ別のネットワークレイアウトでは、33.8パーセントという精度も達成している。ニューラルネットワークのトレーニングは、256個のGPUを使用して、750万イメージを含むデータセット上で実施した。
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AppleのiPhone X、専用ニューラルエンジンプロセッサを搭載
先日、Apple ParkのSteve Jobs Theatreにて、ワールドワイドマーケティング担当シニアバイスプレジデントのPhilip Schiller氏が、新しく発表されたiPhone Xの顔認識システムの技術について、A11チップに組み込まれた専用ニューラルエンジンを含めて説明した。
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Tensorflowバージョン1.3の変更概要
バージョン1.2.1がリリースされてから、一ヶ月しか経っていないが、数多くの変更を含むバージョン1.3が登場する。開発者は、広範囲にわたるリリースレポートをGithubのTensorflowページにて見ることができる。この記事は、Tensorflow1.3のアップグレード前後において、開発者が知るべき重要な変更リストとなる。
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TensorFlow Serving 1.0リリースの詳細がGoogle I/Oで公開
GoogleのNoah Fiedel氏がTensorFlow Serving 1.0安定版リリースの新しいプログラミングモデルについて詳説する。主題は移植性、サービス性(servablility)、再現性の改善による、共通的な課題への対処である。
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書評: Python Machine Learning - Second Edition
Sebastian Raschka氏とVahid Mirjalili氏による書籍『Python Machine Learning - Second Edition』 は、Pythonを用いた幅広い機械学習応用に対するチュートリアルだ。機械学習を実践的��紹介する。初版からの主な改訂部分は、ニューラルネットワークの実践に関する章だ。ニューラルネットワークとそのTensorFlowによる実装について解説する部分が5つの章になっている。
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Teachable Machine: カメラを使ってブラウザで機械学習
Teachable Machineは、Webカメラを使ってトレーニングすることで、モノや表情を認識させることができるブラウザアプリケーションだ。 デモでは、Webカメラを使って、モノや表情の3つの異なるクラスを認識させることができる。カメラ入力に基づいて、サイトは異なるGIFを表示したり、録音済みサウンドを再生したり、音声を再生したりする。デモは teachablemachine.withgoogle.com にある。