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
-
AIを有効にしたトラブルシューティングにより、リカバリ時間を短縮
異常検出の機械学習アルゴリズムは、一般化された ML モデルをトレーニングし、隠れたパターンを検出して疑わしい動作を特定するために適用し、日常業務の中でDevOpsを支援する。IT運用 (AIOP) に適用される機械学習は、企業の研究環境からプロダクション環境に移行し始めている。
-
トレーニング済モデル上で高速クエリ検索インデクスをサポートするTensorFlow Similarity
Francois Chollet氏とそのチームは先頃、TensorFlow SimilarityというTensorFlow用Pythonライブラリをリリースした。類似性学習(similarity learning)とは、画像内の似通った衣類から顔写真を使用した人物識別に至るまで、類似アイテムの検出を行うプロセスである。ディープラーニングモデルでは、イメージ間の類似性学習の正確性と効率を向上させるために、対照学習(contrastive learning)と呼ばれる手法が使用される。
-
AWSがAWS Data Exchange for Amazon Redshiftのパブリックプレビューを発表
最近、AWSはAWS Data Exchange for Amazon Redshiftのパブリックプレビューを発表した。この新機能により、顧客はAWS Data Exchangeでサードパーティデータを検索してサブスクライブし、Amazon Redshiftデータウェアハウスでクエリを実行できる。
-
少ないパラメータでTransformerの性能を凌駕するGoogleのGated Multi-Layer Perceptron
Google Brain所属の研究者らが、基本的なMLP(multi-layer perceptron、多層パーセプトロン)のみを含むディープラーニングモデルをGated Multi-Layer Perceptron(gMLP)として発表した。Transformerモデルよりも少ないパラメータを使用して、自然言語処理(NLP)タスクではパフォーマンスで凌駕し、コンピュータビジョン(CV)タスクでも同等の精度を実現している。
-
Microsoft Translatorが100を超える言語と方言をサポート
Microsoft Translatorは、Azure上の人工知能（AI）を利用したテキスト翻訳サービスだ。コグニティブサービスの一部である。最近、同社は12の新しい言語と方言がサービスに追加されたことを発表した。これは、100を超える言語と方言の間で翻訳できるようになった。
-
デザイナと開発者の作業受け渡しを合理的にする - Travis Arnold氏のReact Finland 2021での講演より
Travis Arnold氏は先日、JSXとコンパイラのテクノロジを組み合わせて使用することによって、デザイナと開発者の作業の受け渡しをより効率的にする方法について講演した。紹介されたアイデアは、公開されているツールやライブラリとしてはまだ実現されていないが、自身をデザイナ兼開発者だと称するArnold氏のアイデアは、コラボレーションの改善方法として有用な可能性がある。
-
IntelのLoihi 2とLava Frameworkでニューロモルフィックコンピューティング研究の進歩を目指す
Intelは、ニューロモルフィック (神経形態) コンピューティングの分野の研究用ツールを提供することを目的として、第2世代のニューロモルフィックチップであるLoihi 2 を発表した。また、IntelはLavaをリリースした。これは、従来のハードウェアとニューロモルフィックハードウェアの両方でニューロモルフィックアプリを構築するためのソフトウェアフレームワークだ。
-
scikit-learn 1.0がスプライン変換と分位点回帰をサポート、プロットAPIを強化
人気の高いPythonベースのマシンラーニング(ML)ライブラリscikit-learnのバージョン1.0がリリースされた。このライブラリは以前から安定しており、リリースに大きな変更は含まれていないが、ソフトウェアの成熟度が向上し、運用レベルに達したことをユーザに伝えるために、プロジェクトメンテナたちはメジャーバージョンの更新を選択したのだ。
-
GitHubのCopilot - オートパイロットへの道程は長い
GitHubがCopilotをローンチした3か月後、ニューヨーク大学のTandon School of Engineeringに籍を置く学者グループは、Copilotのコードコントリビューションに対する実証的サイバーセキュリティ評価をリリースし、生成されたコードの40パーセントはバグが多く脆弱であると結論付けた。
-
MicrosoftがAzure Purviewの提供開始を発表
Microsoftは先頃、同社クラウドのデータガバナンスソリュ��ションであるAzure Purviewの供与を開始(General Availability, GA)すると発表した。オンプレミス、クラウド、およびアプリケーションベースのシステムを対象とする、統合的なデータガバナンスソリューションをユーザに提供する。今回のGAリリースは、約1年前の公開プレビューリリースからのフォローアップに位置付けられる
-
AWSとNFLが提携し、アメリカンフットボールゲームのNext Gen Statsを強化
2021年から2022年のNFLシーズンに向けて、AWSは提携して、Next Gen Stats（NGS）ツールに新しい統計値をいくつか追加している。リーグは、AWSを利用したNext Gen Stats Decision Guideを使って、フォースダウンとツーポイント・コンバージョンの分析を追跡する。
-
AWSがAmazon Genomics CLIの提供開始とオープンソース化を発表
Amazon Genomics CLIは、AWS上でペタバイト規模のゲノミクス(genomics)データを容易に処理するためのツールだ。今年始めにプレビュー版が公開されていたが、今回それがオープンソースとして一般に提供されるようになった。
-
MItの研究チームがAMM(Approximate Matrix Multiplication)アルゴリズムのMADDNESSをオープンソースとして公開
MITのComputer Science & Artificial Intelligence Lab(CSAIL)に所属する研究者たちが、AMM(Approximate Matrix Multiplication)を用いてマシンラーニングをスピードアップするアルゴリズムのMultiply-ADDitioN-lESS(MADDNESS)をオープンソースとして公開した。MADDNESSは積和演算を必要としないため、他の近似法よりも10倍、正確な乗算(exact multiplication)を実行する場合よりも100倍、高速に動作する。
-
AmazonがQuickSight Qの一般提供を発表
Amazonは先頃、マネージドビジネスインテリジェンスサービスQuickSightのエンタープライズエディション用の自然言語による問い合わせツールであるQuickSight Qの一般提供(GA)を開始すると発表した。
-
学習済みモデルの一般への影響を研究するスタンフォード研究センター
スタンフォード大学は先頃、急増するマシンラーニングの研究機関やスタートアップを対象に、大規模な学習済みディープネットワーク(BERT、GPT-3、CLIPなど)を専門的に研究する新たな研究センターである、Center for Research on Foundation Models (CRFM)を発表した。