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GoogleがObject Detection APIでのTensorFlow2のサポートを発表
Googleは、TensorFlow Object Detection（OD）APIにおいてTensorFlow 2（TF2）のサポートを発表した。このリリースには、イーガーモード互換のバイナリ、2つの新しいネットワークアーキテクチャ、およびサポートされているすべてのモデルに対する事前トレーニング済みの重みが含まれている。
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GoogleがコンピュータビジョンモデルのBig Transferをオープンソース化
Google Brainは、ディープラーニングのコンピュータービジョンモデルであるBig Transfer（BiT）向けに事前トレーニング済みモデルと微調整コードをリリースした。このモデルは、公開されている一般的な画像データセットで事前にトレーニングされており、わずか数個のサンプルを微調整すると、いくつかのビジョンベンチマークで最先端のパフォーマンスと同等か上回ることができる。
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Googleが機械学習開発を簡素化するCloud AI Platform Pipelinesを発表
先頃のブログ投稿で、GoogleはCloud AI Platform Pipelinesのベータ版を発表した。これは、監視、監査、バージョン追跡、再現性とともに、堅牢で再現性のある機械学習パイプラインをデプロイする方法をユーザーに提供する。
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QCon Plus (11/4～20)を見逃すべきではない10の理由
我々自身がソフトウェアエンジニアとして、実践的で実行可能なソフトウェア重視のカンファレンスとしてデザインしたQCon Plusは、ありきたりな仮想カンファレンスとは一線を画する。ハイレベルなソフトウェアエンジニアやアーキテクトやチームリーダが集い、新たなアイデアを集め、常に時代の最先端を行くソフトウェアリーダたちの講演を聞く、オンラインエクスペリエンスだ。
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QCon Plusで、Gene Kim、Michael Nygard、Elisabeth Hendrickson、および54人の他のソフトウェアリーダーに会いましょう
QCon Plusは、世界で最も革新的なソフトウェア組織が活用するトレンド、ベストプラクティス、およびソリューションをカバーする、シニアソフトウェアエンジニアおよびアーキテクト向けの仮想会議である。開催まで2週間以内に迫っている。
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NVIDIAのAIがビデオストリーミングの帯域幅を10分の1に削減
GPUマニュファクチャのNVIDIAが、AIを活用したビデオ会議サービスMaxineプラットフォームを発表した。通信に必要な帯域幅を1桁削減可能なテクノロジがこれには含まれている。データ処理の大半をクラウドに移行することで、エンドユーザは、特別なハードウェアを必要とせずに圧縮のメリットを享受することが可能になる。
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JepsenがMongoDBのデータ整合性の主張に異議を唱える
記事の中で、MongoDBは、データベースが「業界で最も厳しいデータの安全性、正確性、一貫性のテスト」に合格したと主張した。これに応えて、Jepsenは、MongoDB 3.6.4が実際にテストに失敗したことを示す記事を公開した。新しいMongoDB 4.2.6には、トランザクションの順序を逆にして読み取る、将来の書き込みの結果を確認できる「遡及的トランザクション」など、より多くの問題がある。
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NVIDIAが59ドルのJetson Nano 2GB Kitをリリース、AI開発をより身近なものに
JetsonシリーズのデバイスとソフトウェアSDKによってNVIDIAは、GPUベースのAIアプリケーションの学習と開発を行うための一貫性のある開発環境を作り上げている。
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セキュリティとツールを改善した ROS 2 Foxy Fitzroy リリース
Open Roboticsは、ロボットオペレーティングシステムの最新バージョンであるROS 2 Foxy Fitzroyをリリースした。このリリースには、セキュリティの強化や改善されたツールなど、いくつかの新機能が含まれており、Eclipse FoundationやAmazon Web Servicesなどの多くの業界関係者からの貢献がある。
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MITとToyotaが自動運転データセットDriveSegをリリース
Toyotaの先進安全技術研究センター (CSRC) とMITのAgeLabは、自動運転研究のデータセットであるDriveSegをリリースした。DriveSegには、25,000フレームを超える高解像度ビデオが含まれており、各ピクセルには12クラスの道路オブジェクトの1つがラベル付けされている。DriveSegは、非営利目的で無料で利用できる。
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AWSが機械学習を利用したエンタープライズ検索サービスKendraを一般提供でリリース
先頃、AmazonはAWSでのエンタープライズ検索サービスKendraの一般提供を発表した。Amazon KendraのGAリリースにより、いくつかの新しい特別な機能を追加し、サービスの精度を向上させた。
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Teslaが完全自動運転モードのベータアップデートをリリース
Teslaは、特定の顧客向けに新しい自動運転機能の提供を開始した。新機能には、市街地での車両の自動操縦機能がある。Teslaは近い将来、パッケージの価格を2,000ドル引き上げる予定である。
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Facebookは機械学習プライバシーライブラリのOpacusをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はOpacusのリリースを発表した。OpacusはPyTorchフレームワークを使用して深層学習モデルをトレーニングするときに差分プライバシー技術を適用する高速ライブラリである。Opacusは、他のプライバシーライブラリと比較して桁違いの高速化を実現できる。
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UdacityとMicrosoftがML Engineer on Azureコースを発表
MicrosoftとUdacityは協力して、Azure Suiteを使用したモデルのトレーニング、検証、デプロイに焦点を当てた機械学習（ML）エンジニアトレーニングプログラムを立ち上げた。このプログラムは、コーディングの経験が非常に少ない学生を対象としており、Azure自動MLの使用に重点を置いている。
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UberとOpenAIが分散型機械学習用の新しいライブラリであるFiberを発表
UberとOpenAIはFiberをオープンソース化した。これは、ユーザがコンピュータークラスターに大規模な機械学習計算を実装できるようにすることを目的とした新しいライブラリである。ライブラリの主な目的は、様々な種類のコンピューティングハードウェアを活用し、アルゴリズムを動的にスケーリングし、クラスターに複雑なアルゴリズムを実装するエンジニアの負担を軽減することである。