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
-
継続的な深層学習の評価：画像分類のための新しいベンチマーク
継続的な学習は、ディープネットワークトレーニングの反復全体で知識を保持することを目的としている。「CLEARベンチマーク：実世界の画像に関する継続的な学習」というタイトルの新しいデータセットが最近公開された。この研究の目的は、継続的な学習モデルをより現実的な比較をするために、オブジェクトの自然な時間進化を伴う一貫した画像分類ベンチマークを確立することである。
-
大学研究者チームがロボット制御のためのブレイン・コンピュータ・インターフェイスを開発
スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)とテキサス大学オースティン校(UT)の研究者らは、ロボットマニピュレータの動作軌道の修正が可能なブレイン・コンピュータ・インターフェースを開発した。逆強化学習(inverse reinforcement learning、IRL)を使用することにより、5回程度のデモンストレーションでユーザの意思を学習することができる。
-
Metaがメタバース用のAIスーパーコンピュータを発表
Meta は、AI 研究を加速し、同社のメタバース構築を支援することを目的とした AI Research SuperCluster (RSC) スーパーコンピュータを発表した。RSC は、同社の何百もの異なる言語で動作し、新しくより優れた AI モデルを構築し、新しい拡張現実ツールを開発するのに役立つ。
-
Googleがコスト最適化のためにCloud Bigtableの自動スケーリングを導入
Cloud Bigtableは、Google Cloud Platform（GCP）上の大規模な運用および分析処理向けの、フルマネージドでスケーラブルなNoSQLデータベースサービスである。そして最近、このパブリッククラウドプロバイダーは、Bigtable Autoscalingの一般向け提供を発表した。これにより、アプリケーションの需要の変化に応じて、容量が自動的に追加、削除され、コストの最適化ができるようになる。
-
Amazon OpenSearchに履歴データの異常検出を追加
Amazon OpenSearch は先ごろ履歴データの異常検出サポートを導入した。この機械学習ベースの機能は、OpenSearch データの傾向、パターン、季節性を特定するのに役立つ。
-
OpenAIが質問応答AIのWebGPTを発表
OpenAIはWebGPTを開発した。GPT-3に基づく長い形式の質問応答用のAIモデルである。WebGPTは、Web検索クエリを使用して、その応答のサポートするリファレンスを収集する。Redditの質問に対する回答について、人間の審査員が69％の確率で、最高投票の回答よりも好んだ。
-
InfoQ 2022イベント：ソフトウェアをリードするプラクティショナーと深く掘り下げ��準備へ
私たちのイベントはオンライン（InfoQ LiveとQCon Plus）と対面の両方で行われる。対面は、ロンドン（4月4日～6日）とサンフランシスコ（10月24日～28日）でQConソフトウェア開発会議が再び開催される。今年のパターンとプラクティスを採用する役に立つような、実用的なインスピレーションを得るために参加してください。
-
AIは見ることによっても聞く
Meta AIは、自己監視型音声認識モデルをリリースした。このモデルはビデオも使用し、ある程度の量があるデータに対して現在の最先端モデルよりも75％優れた精度を実現する。この新しいモデルAudio-Visual Hidden BERT (AV-HuBERT)は、視聴覚機能を使用して、音声のみに基づいてモデルを改善する。使用される視覚機能は、人間の場合と同じように、読唇術に基づいている。
-
PyTorch利用についてメタとAWSが協力
MetaとAWSは協力して、AWSでPyTorchを実行しているアプリケーションのパフォーマンスを改善する計画である。そして、開発者が人工知能と機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイ、運用する方法を加速する。
-
Facebookが20億パラメータの多言語音声認識モデルXLS-Rをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はXLS-Rをオープンソース化した。クロスリンガル音声認識（SR）AIモデルだ。XSLRは、128言語の436K時間の音声音声でトレーニングされている。以前の最大モデルよりも1桁多く、いくつかのダウンストリームSRタスクと翻訳タスクで現在の最先端技術を上回っている。
-
MLCommons、最新のMLPerfトレーニングベンチマークの結果を発表
エンジニアリングコンソーシアムのMLCommonsは先頃、MLPerf Trainingベンチマークコンペティションの最新ラウンドの結果を発表した。14の組織から158を越えるAIトレーニングジョブのパフォーマンスメトリクスが提出され、最高値には前回ラウンドに比較して2.3倍の向上が確認されている。
-
Googleが2800億パラメータのAI言語モデル”Gopher”をトレーニング
Google子会社のDeepMindが、2,800億のパラメータを持つAI自然言語処理(NLP)モデルGopherを発表した。Transformerアーキテクチャをベースとし、MassiveTextと呼ばれる10.5TBのコーパスでトレーニングされたGopherは、124評価タスク中の100件において現在の最高記録を凌駕する。
-
Microsoft、分散マシンラーニングライブラリSynapseMLをオープンソース公開
Microsoftは、分散マシンラーニング(ML)パイプラインの構築と管理を行うオープンソースライブラリのSynapseMLをリリースすると発表した。SyanpseMLはApache Spark上で動作し、複数のデータストアを対象に言語非依存のAPI抽象化を提供するもので、Open Neural Network Exchange(ONNX)など既存のMLテクノロジに統合される。
-
DeepMindが天気予報AIである降水のDeep Generativeモデルをリリース
DeepMindはDeep Generative Models of Rainfall（DGMR）のデータセットとトレーニング済みモデルスナップショットをオープンソース化した。短期の降水量予測用のAIシステムだ。58人の専門気象学者が、他の既存の方法との比較で実施した評価で、DGMRはテストケースの89％で精度と有用性で1位にランクインした。
-
Azure SpaceがAzure Orbitalのプレビューと新しい地理空間機能を導入
Microsoft は先ごろ、Azure Space の新しい衛星接続と地理空間機能を発表した。同クラウドプロバイダは、衛星の通信と制御を提供するサービスとしての地上局である Azure Orbital のプレビューを導入し、Esri、Blackshark.ai、および Orbital Insight との地理空間とデータ分析のパートナシップを追加した。