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
-
Splice Machine Data Platform 3.0がKubernetesマネージドサービスと新たなML Managerをサポート
分散型SQLデータプラットフォームSplice Machineの最新バージョンでは、Kubernetesで管理される新形式のサービス、Machine Learning Managerの新バージョン(v2.0)、インデータベースモデルの自動デプロイメントがサポートされている。
-
Facebook Researchが音源分離用のAIシステムを開発
Facebook Researchは先頃、ディープラーニングを採用した音源分離(music source separation)システムのDemucsをリリースした。Demucsは、人による評価を基準とした分離後の音楽の品質において、これまでに報告されているものを上回っている。
-
コンプライアンスとカリフォルニア州プライバシ法 - ”帝国の逆襲”
2020年1月1日、カリフォルニア州プライバシ法(California Privacy Act)が施行された。だが、多くの企業が同法に準拠しておらず、法律の長期的な効果については未知数だ。
-
Googleが効率的ディープラーニングモデルのReformerをオープンソース化
Google AI研究者チームは先頃、Transformerディープラーニングモデルの効率改善バージョンであるReformerをオープンソースとして公開した。アテンション(attention)の計算にハッシュ技術を使用し、Reversible Residual Layer(可逆的残差レイヤ)を採用することにより、Reformerは、100万ワードのテキストシーケンスを16GBのメモリと単一のGPUアクセラレータのみで処理することが可能である。
-
説明可能なAIに関する調査結果を研究者チームが発表
IBM WatsonとArizona State Universityの研究者たちが、Explainable AI Planning(XAIP)の開発に関する調査結果を公開した。67の論文を対象に、この分野における傾向を図表として表したものだ。
-
Jenkinsの開発者が継続的リスクベーステストのMLスタートアップを立ち上げ
Jenkinsの開発者であるKohsuke Kawaguchi氏が、マシンラーニングを使用したリスクベースのテストの識別を行うスタートアップであるLaunchableを創立した。テストに関する思想的リーダであるWayne Ariola氏も、継続的テストアプローチの必要性に関して、ターゲットを明確にしたリスクベースのテストが継続的デリバリに信頼性を与えると述べている。
-
-
IoTのためのディープラーニングモデルサイズを減らす技術を研究員たちが開発
Arm LimitedとPrinceton Universityの研究員たちが、わずか2KBのRAMで、IoT(internet-of-things)ハードウェアシステムのためのディープラーニングコンピュータビジョンモデルを生成する技術を開発した。ベイズ最適化とネットワークプルーニングを使って、このチームは最新の精度を保ちながら、画像認識モデルのサイズを減らすことができる。
-
Google、TensorFlow Enterpriseのベータを提供
Googleは最近のブログ記事で、エンタープライズグレードのサポートおよびマネージドサービスを含んだクラウドベースのTensorFlow機械学習サービス、TensorFlow Enterpriseを発表した。
-
Amazonがマシンラーニング用IDEのSageMaker Studioをリリース
先日のre:InventカンファレンスでAmazon Web Services(AWS)は、Amazon SageMaker Stduioを発表した。コード編集、トレーニングジョブのトラッキングとチューニング、デバッグをすべてひとつのWebベースUIに搭載した、マシンラーニング(ML)のための統合型開発環境(IDE)だ。
-
Apple、エッジにフォーカスしたAIスタートアップXnor.aiを買収
Appleは、エッジデバイス上で実行するAIモデルを構築するスタートアップXnor.aiをおよそ2億ドルで買収した。
-
Deep Java Library - Java開発者のための新たなディープラーニングツールキット
Amazonはディープラーニングモデルのトレーニング、デプロイ、推論生成を簡単にするオープンソースライブラリのDeep Java Library(DJL)をリリースした。DJLフレームワークは非依存性を備えており、既存のディープラーニングフレームワーク上でJava Native Access(JNA)を使用することで、一般的に使用されているディープラーニング機能を抽象化する。現時点では、Apache MXNetとTensorFlow用の実装が提供されている。
-
Payara Server: Jakarta EE 8準拠の認証を受けた最新プロダクト
PayaraがPayara Server 5.193.1をリリースした。これによって同社は、Eclipse FoundationやIBM、Red Hatとともに、2019年9月10日のJakarta EE 8の公式リリース以降にJakarta EE-8準拠と承認されたプロダクトの提供者のひとつになった。PayaraのJavaソフトウェアエンジニアであるPatrik Duditš氏が、今回のマイルストーンについてInfoQに語ってくれた。
-
JakartaOne 2019 - 7:00～13:00 ライブストリームの概要
初のJakartaOne LivestreamグローバルバーチャルカンファレンスがJakarta EE 8の公式リリースに合わせて開催され、皮切りとして19の1時間セッションが2019年9月10日7:00(EST)から行われた。Jakarta EEとMicroProfileに関連するトピックを取り上げたセッションでは、Java有名人のオールスターキャストによるデモやパネルディスカッションが配信されている。
-
AIとVRの現状と展望
これからはAIやVRなど認知技術の時代だ — Susie Harding博士はTech Dublin 2019で、このように主張した。我々は現在、絶えずAIと関わっている。AIはあらゆる場所に進出しているが、５年前には考えられなかったことだ。VRテクノロジはまだ技術的な壁を乗り越えられていないが、今後数年の間にもっと身近なものになるだろう。