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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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��ている。
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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。
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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。
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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。
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ディープラーニングフレームワークのSINGAがApacheトップレベルプロジェクトに昇格
Apache Software Foundation(ASF)は先頃、分散ディープラーニングフレームワークのSINGAが、プロジェクトの成熟性と安定性の向上によってトップレベルプロジェクト(TLP)に到達したと発表した。SSINGAは銀行や医療など、いくつかの分野の企業で既に採用されている。
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データエンジニアリングの未来 - QCon San FranciscoでのChris Riccomini氏の講演より
QCon San Francisco 2919で、Chris Riccomini氏が、"The Future of Data Engineering"と題した講演を行った。おもな内容は、完全に自動化された非集中型データウェアハウスの実現という、データエンジニアリングの最終目標への到達に関するものだ。
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Microsoftがデータウェアハウスおよび分析サービスのAzure Synapseを発表
年次開催されるIgniteカンファレンスで、Microsoftによる今年の発表のひとつとして、Azure Synapseという新しい分析サービスに関するものがあった。Azure SQL Data Warehouseの後継となるこのサービスは、企業規模のデータウェアハウスとビッグデータ解析をひとつの場所で実現するものだ。
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PyTorchとTensorFlow - 学界と産業界で有力なMLフレームワークはどちらか
The Gradientで先日、2019年の機械学習フレームワークの現状について調査した記事が公開された。その記事は、PyTorchが急速に研究の主要なフレームワークになりつつあるのに対し、TensorFlowが依然として業界の主要アプリケーションフレームワークであると、いくつかの指標を用いて主張する。本記事では、それらの違いについて詳しく説明する。
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QCon San Francisco 2019 (11/11-15) - ML、ストリーム処理、JavaScriptコンパイラ、iOSセキュリティ
QCon San Franciscoが11月に帰ってくる！ 今回のカンファレンスでは、120人以上の講演者による18の企画トラックが用意されている。上級ソフトウェアプロフェッショナルを対象に企画されるQConでは、世界規模のアーキテクチャ、さまざまなプラットフォームでのマイクロサービスの運用、チームの指導と効果的な文化の構築、そしてもちろん、実際に運用中の最新AI/MLについて、その設計と提供に関する最新の洞察を得ることができる。