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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Microsoftが偽情報に対抗する新テクノロジを発表
先日のブログ記事でMicrosoftは、偽情報(disinformation)に対抗する2つの新しいテクノロジを発表した。Video Authenticatorツールと、操作されたコンテンツを検出し、閲覧中のメディアが本物であることを保証するテクノロジである。
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Salesforceがデータベース用自然言語インターフェースPhotonをリリース
Salesforce Researchの科学者チームと香港中文大学(Chinese University of Hong Kong)は、データベース用自然言語インターフェース(NLIDB)Photonをリリースした。パーザ構築にディープラーニングを使用することにより、一般的なベンチマークで63パーセントという精度と、あいまいな質問の明確化をユーザに求めるエラー検出モジュールを実現している。
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Googleが表形式データを使用して自然言語の質問に答えるためのAIをオープンソース化
GoogleのTable Parser（TAPAS）をオープンソース化した。それは、表形式のデータから自然言語の質問に答えることができるディープラーニングシステムである。TAPASはWikipediaから抽出された620万のテーブルでトレーニングされ、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスに匹敵する、あるいは、それらのパフォーマンスを超えている。
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AmazonがAWSでのElastic Search Service向けのUltraWarmの一般向け提供を発表
最近、AmazonはAWSでのElasticsearch Service向けのUltraWarmの一般向け提供を発表した。Ultrawarmは、低コストのウォームストレージ階層であり、Elasticsearch Serviceの拡張機能である。最大3ペタバイトのストレージを提供し、既存のオプションに比べて約90％のコスト削減になる。
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DeepMindのAgent57はすべてのAtari 2600ゲームで人間よりも優れた結果を出している
GoogleのDeepMindの研究者はAgent57と呼ばれる強化学習（RL）システムを作成した。Agent57は、Arcade学習環境で57のAtari 2600ゲームすべてで人間のベンチマークを上回った。Agent57は、パッケージの中で最も難しいゲームでさえ、人間よりも優れた結果を出した最初のシステムである。
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GoogleのSEED RLが強化学習を80倍スピードアップ
Google Brainの研究者は最近、AI強化学習向けのスケーラブルで効率的なDeep-RL（SEED RL）アルゴリズムをオープンソース化した。SEED RLは、複数のRLベンチマークで最先端の結果をより低コストで、以前のシステムより最大で80倍高速に実現する分散型アーキテクチャである。
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GoogleがCloud AIプラットフォームパイプラインのベータ版を発表
Google Cloud Platform（GCP）は最近、オープンソーステクノロジーであるTensorFlow Extended（TFX）とKubeflow Pipelines（KFP）を活用する機械学習（ML）ワークフローを自動化および管理するための新製品であるCloud AI Platform Pipelinesのベータ版を発表した。
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サイレントビデオのサウンドトラックがAIで生成可能に
研究者のGhose、Prevost両氏が、指示された無音のビデオに対して、リアルなサウンドの同期サウンドトラックを生成可能な、ディープラーニングアルゴリズムを開発した。 生成するサウンドをクラス分類するようにニューラルネットワークをトレーニングし、サウンドを生成するようにシーケンシャルネットワークをトレーニングした。これにより、時系列のイメージから、まったく様式の異なるサウンド生成への移行を可能にしたのだ！
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MicrosoftがAzure AI PlatformでImmersive Readerサービスの一般向け提供を発表
Microsoft Azure AI Platform内のCognitive Servicesスイートの一部であるImmersive Readerは、読者がテキストを読んで理解するのに役立つ。Microsoftは最近のブログで、サービスの一般向け提供を発表した。
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自然言語処理とゲノミクス処理を進化させるGoogleのBigBirdモデル
Googleの研究者たちが新たに、BigBirdと呼ばれるディープラーニングモデルを開発した。Transformerニューラルネットワークで、これまでよりも最大8倍長いシーケンスを処理することができる。このモデルをベースとしたネットワークが、自然言語処理(NLP)およびゲノミクス処理において、新たに最高のパフォーマンスレベルを達���した。
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AWS、コンタクトセンタのワークフローを管理するAIサービスソリューションを導入
AWSは先頃、コンタクトセンタへのAIの統合を可能にするサービスのコンビネーションを、Contact Center Intelligence(CCI)として公開した。
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Google CloudがProfessional Machine Learning Engineer認定のベータ実施を開始
Google Cloudは、新たなプロフェッショナルレベル認定のベータバージョンを、選択可能なパスに追加した。Professional Machine Learning Engineer認定は、Google Cloud Platfom上でのマシンラーニングに関する受験者のプラクティスと実装の知識を評価するものだ。
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Google、従来よりもサービスベースのアーキテクチャ”Runner V2 to Dataflow”を新たに発表
Google Cloud Dataflowは、Google Cloud Platform(GCP)内でApache Beamパイプラインを実行するための、完全マネージドなサービスである。先日のブログ記事でGoogleは、Runner v2 to Dataflowという、これまでよりもサービスベースのアーキテクチャを新たに発表した。言語SDKのすべてを対象とする多言語サポートも含まれる。
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Amazonが社内向けマシンラーニングコースを一般公開
Amazonは、同社のMachie Learning Universityコースから、いくつかのビデオと副教材を一般公開した。このコースは、マシンラーニングに関する3つのトピックを扱ったもので、YouTube上でオンデマンドで視聴可能であると同時に、スライドやノートブック、データセットをGitHubからダウンロードすることもできる。年内には、全部で12コースがリリースされる予定である。
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EKSおよびAWS Fargateで実行されているコンテナがAmazon Elastic File Systemを使用できるようになった
最近、Amazonは、AWS Fargateで実行されているAmazon Elastic Kubernetes Service（EKS）ポッドがAmazon Elastic File System（EFS）ファイルシステムをマウントできるようになったことを発表した。この更新は、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）を使用する際に、FargateがEFSをサポートするよう要求するAWSの顧客に応えたものである。