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
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マシンラーニングをテストとメンテナンス作業で使用する
マシンラーニングを使えば、メンテナンス作業の削減とプロダクトの品質向上が可能になる。ソフトウェアのテストサイクルのさまざまなステージで使用することができる。チェーンの重要なパートであるバグ管理もその中に含まれる。マシンラーニングアルゴリズムを使って大量のデータを分析することで、バグの分類やトリアージ、優先順位付けをより効率的に行えるようになる。
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スタンフォードがAI Index 2021 年次報告書を発行
スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所（HAI）は、AI Index 年次報告書を発表した。今年のレポートの基礎となるデータは、前年に比べて拡張されており、レポートには、AI研究開発に関してCOVID-19パンデミックの影響に関するいくつかの視点が含まれている。
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DataStaxがDatabase-as-a-ServiceのAstra Serverlessを発表
Cassandraデータベースの背後にある会社であるDataStaxは、先週Astra serverlessの一般提供を発表した。これはオープンなマルチクラウドサーバレス DBaaS (database-as-a-service) だ。
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Amazon Lookout for Visionが一般提供に
Amazonは先頃、機械学習を使用して画像を処理し、製造された製品のプロセスの欠陥や異常を特定する異常検出製品であるAmazon Lookout for Visionの一般提供を発表した。
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Microsoft、ホログラムベースの複合現実プラットフォームMicrosoft Meshを発表
先日のIgnite仮想カンファレンスでMicrosoftは、Azureをベースとして、没入型、マルチユーザ、クロスプラットフォームの複合現実アプリの開発を可能にするクラウドプラットフォームのMicrosoft Meshを発表した。さらにMeshは、仮想ミーティングの拡張や仮想設計セッションの実施、より快適なリモートワークのアシスト、仮想的な共同学習、懇親会や交流会の仮想空間での実施にも活用することができる。
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QCon Plusであなたのソフトウェアの課題の解決策を見つけてください
昨年11月のQCon Plusでは、ソフトウェアのトレンドを把握し、技術ロードマップを検証するためのソリューションを見つけるために、1,450人を超える仲間がバーチャルイベントに参加しました。今が次のイベントへの参加を予約する時です! QCon Plus 2021年5月までの5週間も経たないうちに、1,800人を超える上級ソフトウェアエンジニア、アーキテクト、およびチームリーダがすでに席を予約しています。
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GoogleがAutoMLアルゴリズムのModel Searchのソースを公開
Google Researchの研究チームが、ディープラーニングモデル用に設計された自動マシンラーニング(AutoML)プラットフォームのModel Searchを、オープンソースとして公開した。試験ではシステムの作り出したモデルが、人が設計した最高のモデルを、より少ないトレーニング回数とモデルパラメータで能力的に上回る結果が示されている。
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Azure Arc対応の機械学習がプレビュー版へ
Azure Arcは、顧客がAWSやGoogle CloudなどのあらゆるインフラストラクチャにAzureサービスと管理を提供できるようにするためのMicrosoft製品である。今年、仮想Ignite会議中に、同社はAzure Arc対応の機械学習のプレビュー版を発表した。これにより、Azureの機械学習機能がハイブリッド環境とマルチクラウド環境に拡張される。
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NumPy 1.20が実行時SIMDサポートと型アノテーションを加えリリースされた
新しくリリースされたNumPy 1.20は、パフォーマンスとドキュメントの改善を特徴としている。開発者は、NumPy関数に型アノテーションを使用できるようになった。SIMD（単一命令、複数データ）命令を幅広く使用すると、ユニバーサル関数（ufunc）の実行速度が向上する。NumPyのドキュメントには、さらに大きな改善が見られた。
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TensorFlow 3D：自動運転車の3D知覚のためのディープラーニング
Googleは、TensorFlow 3Dをリリースした。これは、TensorFlow機械学習フレームワークに3Dディープラーニング機能を加えるライブラリである。新しいライブラリは、研究者が3Dシーン理解モデルを開発およびデプロイできるようにするツールとリソースを提供する。
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Facebook、COVID-19患者の経過を予測するAIモデルをオープンソース公開
Facebook AI Research(FAIR)のチームとNew York University(NYU) School of Medicineは共同で、胸部X線を使ってCOVID-19患者の予後予測を行うディープラーニングモデルを開発した。比較調査の結果では、このモデルは人間の放射線科医を上回っており、病院における酸素吸入や集中治療の需要予測を支援するために使用できる。
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BBCの分析プラットフォームの失敗に備えた設計
先週のInfoQ Liveで、BBCのプリンシパルシステムエンジニアであるBlanca Garcia-Gil氏が、データプラットフォームの進化する分析のセッションを行った。このセッション中、Garcia-Gil氏は、チームが「既知の未知」と「未知の未知」という2種類の障害にどのように備えて設計したかに焦点を当てた。
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GoogleがDatabricksをクラウドプラットフォームに導入
最近、GoogleはDatabricksとのパートナーシップを発表した。フルマネージドのApache Spark製品とデータレイク機能をGoogle Cloudに導入するためである。この製品は、Google CloudでDatabricksとして利用できるようになる。
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NLPライブラリのspaCy 3.0にTransformerベースのモデルと分散トレーニングが追加
AIソフトウェアメーカーのExplosionは、オープンソースの自然言語処理（NLP）ライブラリであるspaCyのバージョン3.0を発表した。新しいリリースには、最先端のTransformerベースのパイプラインと17言語用の事前トレーニング済みモデルが含まれている。
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Googleは兆パラメータのAI言語モデルSwitch Transformerをオープンソース化
Google Brainの研究者は、自然言語処理 (NLP) AIモデルであるSwitch Transformerをオープンソース化した。このモデルは、最大1.6兆のパラメータにスケールアップし、T5 NLPモデルと比較して最大7倍のトレーニング時間を改善し、同等の精度を実現する。