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Googleが携帯電話向けニューラルネットワークライブラリTensorflow Liteを発表
Googleのエンジニアリング担当VP、Dave Burke氏が、携帯電話に最適化されたTensorflowの新バージョンを発表した。 この新ライブラリはTensorflow Liteと呼ばれ、開発者がユーザーの携帯電話上で、AIアプリケーションをリアルタイムに実行することを可能にする。このライブラリは「最先端技術を可能にしながら、高速で小さくなるように設計されている」。
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Amazon LexおよびPollyディープラーニング技術を用いたバーチャルアシスタントアプリの開発
OSCON 2017 Conferenceにおいて、AmazonのGreg Bulmash氏が、Amazon LexおよびPollyを用いた独自のバーチャルアシスタントアプリケーションの開発について語った
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Googleのコグニティブへの投資：Cloud Speech APIが一般利用可能レベルに到達
最近のブログ投稿において、Googleは自身のCloud Speech APIが一般利用可能(GA)となったことを発表した。このCloud Speech APIにより、開発者は動的な翻訳に加え、動画、画像、そしてテキストの解析のような、認識処理のための訓練済み機械学習を利用可能になった。Cloud Speech APIは昨年の夏にオープンβの形で開始された。
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GoogleがCloud Machine Learning APIのアップデートを発表
GoogleがGoogle Cloud NextカンファレンスでCloud Machine Learning APIのアップデートを発表した。これには、画像や動画、スピーチ、自然言語、翻訳、求人検索の領域のAPIが含まれている。
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ディープラーニング技術を使用してIBMは音声認識で新たなマイルストーンを達成
IBMの調査チームは最近、SWITCHBOARD言語コーパスを使用して、5.5％の単語誤り率で音声認識における新たな業界記録に達したことを発表した。これは、人の誤認率と言われる5.1％に近づいている。彼らはこのマイルストーンを達成するためにディープラーニング技術と音響モデルを使用した。
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Google Cloud Nextカンファレンスまとめ
世界中の熱心なクラウド支持者がGoogle Cloud Nextに参加し同社のクラウドの最新情報に耳を傾けた。多くのキーノートと200を超えるセッションから浮かび上がったのは次の3つのテーマだ。すなわち、サービスのスケールと成熟、機械学習、そして、企業用途に対する親和性だ。
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TensorFlow 1.0がリリース
Googleは最近、TensorFlowバージョン1.0を発表した。 Python APIは現在安定しており、JavaとGoの実験的なAPIが追加されている。XLAによって、パフォーマンスが劇的に向上する。Kerasは、ビルドインモジュールを使用してTensorFlowと統合することもできる。tf.transform、tf.layers、tf.metrics、tf.lossesの全てが、フレームワークに新機能として追加されている。
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Mathieu Ripert氏，Instacartのマシンラーニング最適化を語る
Instacartは食料品を１時間以内に届けるオンライン・デリバリサービスである。アイテムをWebサイトあるいはモバイルアプリで注文すると，Instacartの購入代行者グループが地元の店舗でそれを購入して，購入者に届ける仕組みだ。InfoQは同社のデータサイエンティストであるMathieu Ripert氏にインタビューして，よりよいカスタマエクスペリエンスを保証する上で，Instacartがマシンラーニングをどのうように活用しているのか聞いた。
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Giltのディープラーニング応用
ディープラーニングはニューラルネットワークを起源として，マシンラーニングの中で急速に進化しているサブフィールドだ。最近のアルゴリズム的な進歩とGPUによる並列化の活用は，囲碁のようなゲームをマスタするだけでなく，ディープラーニングをベースとしたアルゴリズムによる実用的なアプリケーションをいくつも実現している。 ファッション業界はその対象分野のひとつだ。 Giltは実用的なアプリケーションとしてディープラーニングを利用している。
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Googleのニューラルマシン翻訳システムが実現するゼロショット翻訳
Googleの他言語ニューラルマシン翻訳(GNMT)システムはインターリングア(interligua)を生成することで，ゼロショット翻訳と呼ばれる，それまで直接翻訳できなかった言語ペア間でのフレーズを可能にする。
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Android ThingsはTensorFlowベースの機械学習とコンピュータビジョンをIoTデバイスにもたらす
最近リリースされたAndroid ThingsのDeveloper Preview 2 (DP2) では、IoTデバイスにおける機械学習とコンピュータビジョンにTensorFlowが簡単に使えるようになった。加えて、いくつかのIoTプラットフォーム向けにUSBオーディオのサポートが拡張され、Intel Jouleのサポートも追加された。また、新しいNative PIO APIを通じて、ネイティブドライバを直接使えるようになった。
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MindMeldの対話型アプリケーション構築ガイド
対話型（会話型）AI企業のMindMeldが、対話型アプリケーションを作成するための課題と手順を説明した「The Conversational AI Playbook」を公開した
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IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化
IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化した。既存のSparkクラスタを活用して、ディープラーニングの計算を実行し、Hadoopに格納された大量のデータセットからのデータロードを容易にする。
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Facebookが数十億を越える語彙を効率的に扱うニューラルネットワークモデルを構築
シーケンス予測(sequence prediction)にニューラルネットワークを用いるのは，音声認識や機械翻訳，言語モデルなどさまざまなアプリケーション分野において，計算機科学ではよく知られた問題だ。FB AI Researchの研究者たちは，数十億を越える語彙に対してニューラルネットワークを効率的に教育するため，GPUに特化した近似アルゴリズムであるAdaptive SoftMaxを設計した。
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Spark Summit EUのハイライト - TensorFlow, 構造化ストリーミング，GPUハードウェアアクセラレーション
Apache SparkとディープラーニングライブラリTensorFlowとの統合，構造化ストリーミング(Structured Streaming)とGPUハードウェアアクセラレーションを使用したオンラインラーニング – この２つが，先週ブリュッセルで開催されたSpark Summit EU 2016のハイライトだ。