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
-
Googleが精度92％の話者ダイアリゼーションAI技術をオープンソース化
最近のブログ記事で、Googleは彼らの話者ダイアリゼーション技術をオープンソース化したと発表した。それによって人々の声を高い精度で区別することができる。Googleは、複数の参加者を含むオーディオストリームを参加者ごとの同種のセグメントに分割することでこれを実現できる。
-
米国商務省がAIを含む新興技術の輸出管理に関する規制案を提示
米国連邦政府の官報である連邦広報(Federal Register)に掲載された“Review of Controls for Certain Emerging Technologies”と題する記事に、バイオテクノロジや人工知能、ロボット工学を含む、幅広い分野の“新技術”を輸出管理するための法制化提案の概要が示されている。
-
Azure Machine Learningサービスの一般提供開始
MicrosoftがAzure Machine Learningサービスの一般提供を発表した。Azure Machine Learningは機械学習を自動化し、モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単にする。現在、サービスは一般利用可能で、新料金は2019年2月1日に発効する。
-
QCon.ai San Francisco 2019: トラックを発表
InfoQとQConによるソフトウェアエンジニアのためのAIとMLのためのカンファレンス、QCon.aiが2019年のトラックを発表した。
-
Amazon、自動的にコストを最適化するS3ストレージクラスIntelligent-Tieringを導入
AmazonはIntelligent-Tieringという新しいS3ストレージクラス発表した。これは使用パターンに基づいて最も費用対効果の高いストレージ階層を自動的に選択することで、ストレージコストを最適化する。S3にあるデータへのアクセス頻度が低い顧客にとって、この新しいクラスはコストを削減するのに役立つ。
-
Alexaは近く「ニュースキャスター」の声を提供する：テキスト読み上げのための生成系ニューラルネットワークの適用
Amazonは最近、ニュースを読むのに適するように、Alexaの声をカスタマイズする開発を発表した。以前の実装では、テキストから音声への変換機能は、音声の小さな断片を連結して全文の結果を生成することで実現されていた。この記事では、Alexaがどのようにしてニュースキャスターの声を実現できるか、そして将来どのようにして他の種類の声に展開できるのかを説明する。
-
Googleが自然言語処理トレーニング技術のBERTをオープンソース公開
先日のブログ記事で、Googleは、自然言語処理(NLP)のための最先端のトレーニング技術であるBERTのオープンソース化を発表した。同社がこの決定を下した理由のひとつは、開発者が��用可能な公開データセットが不足していることにある。さらにCloud TPUも最適化され、NLPのトレーニングに要する時間も短縮されている。
-
EmoPy: 表情認識のためのオープンソースツールキット
先日のブログ記事で、Angelica Perez氏は、インタラクティブなフィルム体験のための新たなオープンソースプロジェクトに関する情報を公開した。EmoPyと呼ばれるこのプロジェクトは表情認識(FER)に焦点を当てており、サービスに渡されたイメージに基づいて、感情を正確に予測するツールキットを提供する。
-
AWS Marketplace、機械学習アルゴリズムとモデルパッケージを提供
Amazon Web Servicesは、機械学習アルゴリズムとモデルパッケージをAWS Marketplaceで提供することをAWS re:Invent Conferenceで発表した。
-
AIを使ったヒューマンインタフェース構築
AIは、キーボードやマウスを使う代わりに、会話や記述に基づくヒューマンインタフェースを構築するのに役立つ。これは人間が人間のままでいられるインタフェースだ。最大の課題は、どんな回答が不十分であるかをシステムに教えて学習させ、どんなデータが記録・保持されているかを透明化し、ダイバーシティとインクルージョンをトレーニングデータの不可欠な要素にしてAIシステムの偏見を防ぐ、そうした方法を見つけることだ。
-
Facebook、PyTorch 1.0のプレビュー版をリリース
サンフランシスコで開催されたPyTorchデベロッパーカンファレンスで、FacebookはPyTorch 1.0の開発者向けプレビュー版をリリースした。PyTorchはオープンソースのDeep Learningフレームワークで、研究プロジェクトをスムーズにプロダクションへ持っていくのに使われる。PyTorch人気の高まりから、今回のリリースでは、PyTorchエコシステムをよりサポートするために、パブリッククラウドおよびハードウェア企業が多くの投資をしている。
-
Google、機械学習のデプロイを簡単にするAI HubとKubeflow Pipelinesを発表
Googleがプロプライエタリとオープンソースの2つの新しいツール、AI HubとKubeflow Pipelinesを立ち上げている。どちらも、データサイエンティストが機械学習アルゴリズムを設計、立ち上げ、追跡するのを支援するものだ。
-
face-api.js: TensorFlow.jsを活用したJavaScriptによる顔認識
face-api.jsはブラウザにおける顔検出および顔認識のためのJavaScript APIで、tensorflow.js core API上に実装されている。これは一連のCNNを実装し、Webとモバイル機器に最適化されている。
-
Uberのビッグデータプラットフォームが100ペタバイト超の規模に至るまで
Uberのエンジニアリングチームは、同社のビッグデータプラットフォームが、リレーショナルデータベースを使用した旧来のETLジョブから、HadoopとSparkをベースとするものへと発展した状況に関する記事を書いた。スケーラブルな取り込みモデル、標準転送フォーマット、インクリメンタルアップデートのためのカスタムライブラリが、同社プラットフォームの主要なコンポーネントである。
-
COMN(Concept and Object Modeling Notation)によるNoSQLデータベースのデータモデリング
Ted Hills氏はData Architecture Summit 2018 Conferenceで、NoSQLデータベースとCOMNデータデータモデリング表記法に関するワークショップを開催した。