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GoogleがTensorFlow Lite向けにトレーニング後の整数量子化をリリース
Googleは、モデルのサイズと推論の待機時間を削減するTensorFlow Liteディープラーニングフレームワーク向けの新しいツールを発表した。このツールは、トレーニング済みモデルの重みを浮動小数点表現から8ビット符号付き整数に変換する。これにより、モデルのメモリ要件が低減され、浮動小数点アクセラレーターを必要とせず、そして、モデルの品質を犠牲にすることなく、モデルをハードウェアで実行できる。
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AmazonがTextractの一般供与を発表、ECM市場へ参入
I先日のプレスリリースで、Amazonは、テキストおよび構造化文書データからコンテンツを抽出する、フルマネージドなマシンラーニングサービスであるAmazon Textractの一般供与を開始すると発表した。Amazon Textractを使用することにより、ドキュメントワークフローの自動化、ダウンストリームアプリケーションで使用する重要な情報のインデックス化およびカタログ化が実現する。
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AIとデータに関するロサンゼルスCTO円卓会議
先日ロサンゼルスで行われた"Leaders in Data CTO Roundtable"では、ビジネス向け人工知能(AI)フレームワークやプラットフォーム、今後5年間のデータ、データソフトウェアスタック、データ人材の獲得などが議論された。
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GoogleがAndroidとiOS用のリアルタイムハンドトラッキングをオープンソース化
Googleは、モバイルデバイスがリアルタイムの手の検出と追跡できるようにすることを目的とした、MediaPipeフレームワークの新しいコンポーネントをオープンソース化した。
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Badooのデータエンジニアリング：1日あたり200億のイベントを処理
Badooは現在、1日あたり数十億のイベントを処理する出会い系ソーシャルネットワークであるとデータプラットフォームエンジニアリングリードのVladimir Kazanov氏は説明する。Skills Matterで、彼はこの規模での運用の課題と、Badooがこのデータを処理およびレポートするために使用するツールについて説明した。
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Googleが自然言語処理用のTensorFlow.Textライブラリをリリース
Googleは、TensorFlowディープラーニングプラットフォーム用の新しいテキスト処理ライブラリであるTensorFlow.Textをリリースした。このライブラリにより、トークン化などのいくつかの一般的なテキスト前処理アクティビティをTensorFlowグラフ計算システムで処理できるようになり、自然言語処理のためのディープラーニングモデルの一貫性と移植性が向上する。
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Googleがベータ版でディープラーニングコンテナをリリース
Googleは最近のブログ投稿で、Deep Learning Containersを発表した。これにより、顧客はMachine Learningプロジェクトをより迅速に実行できるようになった。ディープラーニングは、パフォーマンスが最適化された多数のDockerコンテナーで構成されており、既にインストールされているディープラーニングタスクに必要なさまざまなツールが付属している。
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モデルタイプが拡張され、オンデバイス再トレーニングが可能になったCore ML 3
WWDC 2019での発表によると、Core ML 3では、多数の新しいモデルタイプやニューラルネットワークのタイプが導入され、ユーザによってローカルで新たに生成されたデータを使った、既存モデルのデバイス上での再トレーニングのサポートが追加されている。
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AmazonがAlexa用の新たなクロススキル会話モデルを発表
ラスベガスで開催されたAmazonののre：MARS AIカンファレンスで、Alexaの副社長であるRohit Prasad氏が、Alexaスマートアシスタントの新しい会話モデルのデモを行った。この新モデルによって、Alexaは、スキル間をシームレスに移行し、会話のコンテキストを記憶して、あいまいな参照を解決することができるようになる。
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GoogleはElastifileを買収してクラウドファイルストレージサービスを拡大
Googleは最近、クラウド内のスケーラブルなエンタープライズファイルストレージのプロバイダーであるElastifileを買収した。この買収により、Googleは現在のファイルストレージサービス、Cloud Filestore、サードパーティパートナーサービスをさらに拡張��る。
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AmazonがAurora PostgreSQL Serverlessを一般向けに提供開始
最近、AmazonはPostgreSQL互換エディションのAurora Serverlessの一般向け提供を発表した。
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Googleが深度認識のトレーニングにマネキンチャレンジのビデオを使用
Google AI Researchは、2次元画像から奥行きを知覚する研究を解説した論文を発表した 。マネキンチャレンジのYouTubeビデオから作成したトレーニング用データセットを使って、研究者たちは、移動するカメラで撮影した動く人々のビデオから深度情報を再構築することのできる、ニューラルネットワークをトレーニングした。
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マイクロソフトはML.NET 1.2を発表
今月初め、マイクロソフトはML.NET 1.2を発表し、そのモデルビルダーとCLIを更新した。ML.NETは、.NETエコシステム向けのオープンソースのクロスプラットフォームの機械学習（ML）フレームワークである。
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感情分析で、マシンに感情の理解を教える
感情分析はコンピュータに、テキストに現れた人間の感情を読み取るように教える。感情分析における基本的なトレードオフは、シンプルさと正確さである。アプローチは、感情に関連した単語のリストを使うことから、分散表現、ニューラルネットワーク、アテンション機構といった技術を用いた深層学習まで多岐に渡る。
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MITの研究者がAutoML可視化ツールであるATMSeerをオープンソース化
MIT、香港大学、浙江大学の研究チームは、自動機械学習プロセスを視覚化して制御するためのツールであるATMSeerをオープンソース化した。