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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GoogleがAndroid P Beta 2をリリース
GoogleはAndroid P Beta 2をリリースした。Android P Beta 2には、最終的なAndroid P API、最新のシステムイメージ、ディスプレイの切り欠きのサポートなどが含まれている。
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InstanaがAWS Lambdaを監視できるようにAIアプリケーションを拡張
Instanaは、動的にコンテナ化されるマイクロサービスのアプリケーション向けの、人工知能ベースの監視ツールのクラウドネイティブプロバイダーである。同社は、サーバレスコンピューティングプラットフォームであるAWS Lambdaを含めサポートを拡張し、AWS Marketplaceを通じて利用できることを発表した。
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ML.NET 0.2リリース、Clusteringと新しいサンプルを追加
MicrosoftのML.NETは、.NET Core上で動作するマルチプラットフォームの機械学習フレームワークだ。5月のBuildで初登場し、2回目のリリースでは複数の新機能が追加されており、フレームワークの使い方をデモする別のGitHubリポジトリが公開されている。
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PyTorch 1.0が公開、研究および実用AIプロジェクトを対象に
先日のブログ記事で、Bill Jia氏が、PyTorchの新バージョン1.0を発表した。PyTorchは、Tensor演算とディープニューラルネットワークを備えた、オープンソースのPython用AIフレームワークパッケージである。今回の新リリースで重要なのは、AI中心のプロジェクトを研究フェーズから製品に移行するために必要な時間の短縮と、対象アプリケーションの精度とパフォーマンス向上を両立させている点だ。
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PropelがTensorFlow.jsを活用する計画にシフト
Propel JavaScript科学計算および機械学習ライブラリは、プロジェクトの方向性に変更があったことを発表した。Propelが2018年3月に最初にサービスを開始してからわずか数週間後、TensorFlow.jsはそのリリースを発表した。Propelの最初の取り組みで、deeplearn.jsとTensorFlowのC実装が拡張された。Tensorflow.jsはdeeplearn.jsの進化版である。
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IBMのFabric for Deep Learningに関するWatsonチーフアーキテクトのQ&A
InfoQ caught up with Ruchir Puri, chieFabric for Deep Learning (FfDL)について、InfoQがWatsonのチーフアーキテクト、Ruchir Puri氏に会って話を聞いた。f architect of Watson, regarding the Fabric for Deep Learning (FfDL).
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AppleはCore ML 2をリリースした
WWDCにおいてAppleはCore ML 2をリリースした: iOSデバイス向けの新しいバージョンの機械学習SDK Core MLの新しいリリースでは、2017年6月に新しいバージョンがリリースされ、Core ML 2を使って開発されたアプリが30%高速になった。 Core ML SDKの重要な新しい機能はCreate MLである。開発者はMac上でカスタム機械学習の作成と学習ができる。Core MLを使ってアプリにモデルを統合できる。
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Microsoft Build 2018初日の基調講演にCEOのSatya Nadella氏が登壇
Microsoft CEOのSatya Nadella氏が本日、シアトルで開催されたMicrosoft BUILDカンファレンスで基調講演を行った。基調講演の第1部では、Microsoftとテクノロジコミュニティが現在直面する機会と責任が取り上げられた。続く第2部では、カンファレンスの焦点であるインテリジェントクラウドとインテリジェントエッジ、特にAzureとMicrosoft 365が紹介された。
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Google I/Oのオープニング基調講演ではMLキット、Googleアシスタント、TPU 3.0が取り上げられ、他に多くの発表があった
カリフォルニア州マウンテンビューのShoreline Amphitheatreで昨日から開催されているGoogle I/Oは、数年ぶりの3回目を迎えた。ほぼ完璧な天気の中、Googleの年次主要開発者会議から新しい情報を得るために7,000人が出席した。
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AWS IoT Analyticsが一般向けに利用可能に
Amazonは、IoTデバイスから収集されたデータの高度な分析を提供するAWS IoT Analyticsサービスの一般向けの提供を開始した。昨年のre:Invent会議でAmazonはAWS IoT Analyticsの最初のプレビュー版をリリースした。このカンファレンス以来、このサービスは、Amazonが推奨するIoTにフォーカスしたサービスである。
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GoogleがML KITを使ってFirebaseで機械学習を実現
Googleは最近、ML KITを導入した。ML KITは、Firebaseモバイル開発プラットフォームに完全に統合され、iOSとAndroidの両方で利用できるマシン学習モジュールである。この新しいFirebaseモジュールを使うことで、Googleは携帯電話で実行する、マシン学習を活用したアプリケーションの作成を簡素化する。そして、計算能力的に強力な機能をモバイルデバイスに実装する際のいくつかの課題を解決する。
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IoTデバイスをセキュアにするMicrosoft Azure Sphere
IoTデバイスのセキュリティを改善するため、Microsoftは、インターネットに接続されたマイクロコントローラ(MCU)のためのエンドツーエンドのソリューションであるAzure Sphereを発表した。IoT用に最適化された新しいLinuxカーネルを実行し、クラウドベースのセキュリティサービスを活用するハイブリッドマイクロコントローラを基盤とした3層アーキテクチャを備える。最初のAzure SphereチップであるMT3620はMedia Tek Incが開発したものだ。
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Azure Machine Learningの新機能とは
Matt Winkler氏は、Microsoft Build 2018でAzure Machine Learningの新機能について説明した。いくつかの領域で改善がある。Azure NotebookのSDKを使って、開発/テストのループを速くするために単一コンテナのデプロイにすることによって、開発が容易になる。また、特定の問題の解決を始める上での支援がある。
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GoogleはSpeech-to-Textサービスをディープラーニングモデルでアップグレードした
GoogleがMagentaプロジェクトに由来するText-to-Speechのブレークスルーを発表してから1か月、同社はSpeech-to-Text APIクラウドサービスをメジャーアップグレードした。アップデートされたサービスでは、スピーチトランスクリプションのディープラーニングモデルを活用している。これは、特定のユースケースに合わせており、ショートボイスコマンド、電話とビデオ、その他すべてのコンテキストではデフォルトのモデルである。
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ブラウザ上でディープラーニングを可能にするTensorflow.js
Googleは先日のTensorFlow Dev Summit 2018で、オープンソースのTensorflowディープラーニングフレームワークのJavaScript実装であるTensorflow.jsをローンチした。WebGL JavaScript APIの高速演算を活用して、ブラウザ内でモデルを直接トレーニングすることが可能だ。