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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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。
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Microsoft、”Azure API for Fast Healthcare Interoperability Resource (FHIR)”を一般向けにリリース
先日のブログ記事で、Microsoftは、Azure API for Fast Healthcare Interoperability Resource(FHIR)の一般供与を開始すると発表した。これにより同社は、マネージドクラウドサービスでこのフォーマットのネイティブサポートを提供する、最初のクラウドベンダになる。APIを使用することで、クラウド内の医療データを簡単に取り込み、保持し、管理することが可能になる。
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WebExpo 2019 - テクノロジとAIを使って、医療を安価で誰でも使えるものに
Babylon Healthのユーザ研究リーダであるAnna Zawilska氏がプラハのWebexpo 2019で講演し、テクノロジと人工知能(AI)を組み合わせた遠隔医療を提供した経験と、そこで得た教訓を公開した。その過程でBabylon Healthは、製品開発の基盤として同社が立案した、３つの重要な仮定を修正することになった。
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Googleが概念ベクトルを使用した画像検索を研究
Googleは先頃、医学画像の検索を目的とした、Similar Medical Images Like Yours(SMILY)と呼ばれるツールの開発に関する研究論文を発表した。この研究では、画像検索に埋め込み(embeddings)を使用することで、概念のインタラクティブな洗練(refinement)を通じた、ユーザによる検索への関与が可能になる。
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Microsoft .NET Conf 2019 - .NET Core 3.0、C# 8.0、F# 4.7、マシンラーニング
今週始めにオンラインストリーミングされた.NET Conf 2019 Editionでは、.NETエコシステムの新機能がいくつか発表されている。.NET Core、ASP.NET、EF Core 3.0、さらにC# 8.0とF# 4.7もリリースされた。これら新リリースは、Windowsデスクトップ、Web、モバイルアプリケーションの開発方法に大きな影響を与えるものだ。Visual Studio 2019の新機能とツールも紹介されている。
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FacebookとMicrosoftがパートナとともにDeepfake Detection Challengeを発表
Facebook、Microsoft、Partnership on AIは、大学の研究者らと共に、AIで生成した事実でないイメージやビデオを検出可能なAIを開発するコンテストとして、Deepfake Detection Challenge(DDC)を立ち上げた。提案された課題は、DDCの提供するリアルとフェイクの両方のビデオによるデータセットを使用するもので、最高のAIソリューションを構築したチームには表彰と賞金の提供が行われる。
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Amazonの認証を取得したSyntiant Neural Decision Processors(NDP)により、低消費電力デバイスでのAlexa使用が可能に
Syntiant NDPは、TensorFlowニューラルネットワーク実行に特化したカスタムビルドチップだ。Alexa対応デバイスを含む、さまざまな音声およびオーディオ対応デバイスに組み込むことができる。
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Agile Igniteを使用した継続的ディープラーニング - Denis Magda氏の講演より
先日のApacheCon North Americaで、Denis Magda氏が、インメモリデータグリッドのApache Igniteを使用した継続的マシンラーニング(continuous machine learning)について講演した。Igniteは、データを格納した同じクラスタ内でトレーニングとホストモデルを実行することで、マシンラーニングパイプラインを簡素化すると同時に、新たなデータが利用可能になった時に"オンライン"トレーニングを実行して、モデルを漸進的に改善することもできる。
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Jagadish Venkatraman氏、LinkedInのSamza 1.0開発を語る
先日のApacheCon North AmericaでJagadish Venkatraman氏は、LinkedInが大規模なストリーム処理を行うためにApache Samza 1.0を開発した経緯について講演した。その中で氏は、兆単位のイベントと数ペタバイトのデータを抱えるLinkedInのユースケースについて説明し、ステートフル処理、高レベルAPI、柔軟な展開モデルといった、1.0リリースで追加された機能を強調した。
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pacheCon 2019基調講演 - Google CloudによるKubernetesを使用したビッグデータ処理の拡張
ApacheCon North AmericaでChristopher Crosbie氏が、"Yet Another Resource Negotiator for Big Data? How Google Cloud is Enhancing Data Lake Processing with Kubernetes"と題した基調講演を行った。講演の中で氏が強調したのは、Kubernetesクラスタ内でApacheソフトウェアを動作させるためのコントロールプレーンを提供する、オープンソースのKubernetesオペレータを開発することによって、Apacheのビッグデータソフトウェアを"クラウドネイティブ"にするという、Googleの取り組みについてだった。