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InfoQ ホームページ AIと機械学習、データエンジニアリング に関するすべてのコンテンツ

  • AlexaフラッシュブリーフィングとしてInfoQ Headlinesが利用可能に

    InfoQは、InfoQ.comの最新技術ニュースを声に出して読むAlexaフラッシュブリーフィングをリリースした。このフラッシュブリーフィングスキルは、ソフトウェアの最新トレンドのアップデートを提供し、コンテンツを2分以内のブリーフィングにまとめてくれる。スキルは英語のAlexaスキルが提供されているところで利用できる。

  • Deno: Node.jsのオリジナルの作者によるセキュアなV8 TypeScriptランタイム

    Denoは、Node.jsのオリジナルの作者であるRyan Dahl氏が、Node.jsにおける彼の後悔と課題を解決するために、サーバーサイドJavaScriptランタイムを再考したものだ。

  • Microsoft、ニューラルネットワークによる音声合成機能をプレビュー

    最近のブログ記事で、MicrosoftはAzure Cognitive Servicesに含まれるニューラルネットワークによる音声合成機能のパブリックプレビューを発表した。今回のリリースで、生成された音声は実際の録音と区別がつかなくなる。この技術は、チャットボット、バーチャルアシスタント、電子書籍などデジタルテキストのオーディオブック変換に適用できる。

  • ビジネス課題と新技術を結びつける

    Caragh O’Carroll氏はWomen in Tech Dublin 2018において、ブロックチェーン、ロボットによるプロセス自動化、人工知能と機械学習という3つの新技術について語った。そして、ビジネスが直面している��題に対して、これらの技術がどのように解決策を提供するか説明した。

  • Epoc.js: オープンソースのJavaScript脳波センサーコントロールソフトウェア

    ブレイン・マシン・インタフェースに関するSFから現実への最近の動きと、Atwoodの法則「JavaScriptで書けるアプリケーションは、いずれJavaScriptで書かれる」が相まって、Epoc.jsが生まれた。これはオープンソースのEmotiv脳波センサー用コントロールソフトウェアだ。

  • 業界におけるAI応用について、Christoph Windheuser氏とのQ&A

    ハードウェア能力の増大と膨大なデータにより、パターン認識、自然言語処理、強化学習など既存の機械学習アプローチが実現可能になった。人工知能は開発プロセスに影響を与えており、バージョン管理、CI/CD、テストなどは複雑さを増している。

  • AWS Lambda LayersとRuntime API:公式にサポートされているランタイム以外もサポート

    AWS re:Invent 2018では新しい機能とサービスが多数発表された。機能間で共有されるコードとデータを一元管理するLambda Layerや、LambdaをJavaScript以外のあらゆるプログラミング言語に拡張するLambda Runtime APIなどである。

  • InfoQが新しいデスクトップデザインをローンチ

    InfoQのデスクトップサイトを幾度と変更してきたが、InfoQが2006年に始まって以来、デザインの大規模な整備はこれで3回目となる。新しいデザインをお試しあれ。

  • SonyがImageNet上でResNet-50を224秒でトレーニング

    Sonyの研究者グループは、ImageNet上でResNet 50アーキテクチャを、わずか224秒でトレーニングしたと発表した。 作成されたネットワークは、ImageNetの検証セット上で75パーセントのtop-1精度を持つ。彼らはこの記録を、NVIDIAの2.100 Tensor Core GPUを使用することで達成した。この記録と同時に、1.088 Tesla V100 Tensor Core GPUを使用して、90パーセントのGPUスケーリング効率も達成している。

  • MicrosoftがAzure Cognitive Services用のコンテナサポートを発表

    MicrosoftはCognitive Servicesのコンテナサポートを発表した。これにより、クラウド、エッジ、オンプレミスなど、どこでも機械学習機能を利用できるようになる。Azure Cognitive Servicesを使用すると、組織は、熱心なデータ科学者がいなくとも、視覚、音声、テキスト処理などのさまざまな認知機能を使い始めることができる。

  • Googleが精度92%の話者ダイアリゼーションAI技術をオープンソース化

    最近のブログ記事で、Googleは彼らの話者ダイアリゼーション技術をオープンソース化したと発表した。それによって人々の声を高い精度で区別することができる。Googleは、複数の参加者を含むオーディオストリームを参加者ごとの同種のセグメントに分割することでこれを実現できる。

  • 米国商務省がAIを含む新興技術の輸出管理に関する規制案を提示

    米国連邦政府の官報である連邦広報(Federal Register)に掲載された“Review of Controls for Certain Emerging Technologies”と題する記事に、バイオテクノロジや人工知能、ロボット工学を含む、幅広い分野の“新技術”を輸出管理するための法制化提案の概要が示されている。

  • Azure Machine Learningサービスの一般提供開始

    MicrosoftがAzure Machine Learningサービスの一般提供を発表した。Azure Machine Learningは機械学習を自動化し、モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単にする。現在、サービスは一般利用可能で、新料金は2019年2月1日に発効する。

  • QCon.ai San Francisco 2019: トラックを発表

    InfoQとQConによるソフトウェアエンジニアのためのAIとMLのためのカンファレンス、QCon.aiが2019年のトラックを発表した。

  • Amazon、自動的にコストを最適化するS3ストレージクラスIntelligent-Tieringを導入

    AmazonはIntelligent-Tieringという新しいS3ストレージクラス発表した。これは使用パターンに基づいて最も費用対効果の高いストレージ階層を自動的に選択することで、ストレージコストを最適化する。S3にあるデータへのアクセス頻度が低い顧客にとって、この新しいクラスはコストを削減するのに役立つ。

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