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インテリジェントオートメーションの爆発的成長と蔓延する組織的課題

作者: Kent Weare フォローする 11 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年11月5日 午前4時59分

プロフェッショナルサービス企業のKPMGは先頃、インテリジェントオートメーションの急速な成長を実感させる調査報告書を公開した。報告書によると、この分野での総支出額は、現在の124億ドルに対して、2025年には232億ドルに達する見込みである。一方で、この成長予想には、ツールの成熟度や熟練した労働力、組織の変革管理など、数多くの課題もある。

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GoogleがCloud Text-to-Speechの一般提供とCloud Speech-to-Textのアップデートを発表

作者: Steef-Jan Wiggers フォローする 9 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年11月2日 午前12時15分

GoogleはCloud Text-to-Speechの一般提供を開始すると発表した。これにより、自然な音声出力をデバイスやアプリケーションに追加することが可能になる。さらにGoogleは、Cloud Speech-to-Textをアップデートして、より広範な機能セットを追加すると同時に、可用性と信頼性を向上したことも発表した。

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Google Cloud PlatformがEdge TPUとClout IoT Edgeをリリース

作者: Steef-Jan Wiggers フォローする 9 人のフォロワー , 翻訳者 西村 美沙 フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年8月19日 午後8時25分

Googleはクラウドプラットフォームに2つの新製品を展開すると発表した。これは、顧客がネットワークの’エッジ’にいるエンドユーザのデバイスの開発とデプロイするのに役立つという。その製品とは、ハードウェアチップであるEdge TPU、ゲートウェイや接続デバイス用のGoogle Cloud AI機能の拡張であるCloud IoT Edgeである。

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人工知能でソフトウェアをテストする

作者: Ben Linders フォローする 29 人のフォロワー , 翻訳者 大田 緑 フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年8月5日 午後11時11分

コンピュータビジョンアルゴリズムと現代の人工知能(AI)技術の適用が進歩し、ビジュアルテストを書くことは現実的になった。テストでAIを使えば、自律テストは可能になる。退屈で機械的なタスクはAIに任せて、テスタは考えることができる。

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OpsRampがAIOps推論エンジンを導入

作者: Helen Beal フォローする 5 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年7月31日 午前1時55分

SaaSベースのIT運用管理プラットフォームを提供するOpsRampが、アラートとイベント相関のためのIT Operations推論エンジン用AI(AIOps)を備えた、OpsRamp 5.0を新たにリリースすると発表した。マルチクラウド対応のダッシュボードも備えている。

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顔認識技術の実情

作者: Alexis Perrier フォローする 1 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年7月12日 午後9時15分

顔認識はマシンラーニングの直接的な応用として、消費者や業界、法執行機関に広く展開されており、日々の生活に利益をもたらす可能性を持つが、一方ではプライバシに関する深刻な懸念をはらんでいる。顔認識モデルはすでに人の能力を越えているが、実世界での適用では問題の残る場合もある。

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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

作者: Helen Beal フォローする 5 人のフォロワー , 翻訳者 編集部T _ フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年7月5日 午前1時3分

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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PyTorch 1.0が公開、研究および実用AIプロジェクトを対象に

作者: Kent Weare フォローする 11 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年6月18日 午前12時31分

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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AppleはCore ML 2をリリースした

作者: Roland Meertens フォローする 8 人のフォロワー , 翻訳者 尾崎 義尚 フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年6月11日 午前4時29分

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

作者: Michael Stiefel フォローする 6 人のフォロワー , 翻訳者 h_yoshida _ フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年6月11日 午前4時18分

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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MicrosoftがWindows 10 Updateで人工知能プラットフォームを組み込み

作者: Alexis Perrier フォローする 1 人のフォロワー , 翻訳者 西村 美沙 フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年4月22日 午後11時49分

次のWindows 10 updateで、Windowsアプリケーションに人工知能を統合できるようになる。開発者は学習済みのディープラーニングのモデルをVisual Studioで直接アプリケーションに統合できる。

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Microsoftは中国語-英語の機械翻訳で人と同等レベルに達した

作者: Roland Meertens フォローする 8 人のフォロワー , 翻訳者 編集部T _ フォローする 0 人のフォロワー   投稿日  2018年3月22日 午前2時44分

Microsoftでは、人間の翻訳者が翻訳するのと同じように、中国語の文章を英語に翻訳する翻訳アルゴリズムを作成した。 これまでは、中国語の文章を英語に翻訳することは困難であった。ここ数年で驚くべき結果を生み出した技術であるニューラル機械翻訳のおかげで、Microsoftは機械による翻訳文を、人による翻訳文と同等のレベルにした。

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物体検出のためのディープラーニングライブラリで、Facebookがオープンソースで提供するDetectron

作者: Alexis Perrier フォローする 1 人のフォロワー , 翻訳者 編集部T フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年3月16日 午前4時21分

FacebookやGoogleから最近、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装がリリースされており、それによって困難な問題であるマシンオブジェクトの検出に取り組むことができる。

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UKのスーパーマーケットが機械学習ソムリエを発表

作者: Tim Hodkinson フォローする 12 人のフォロワー , 翻訳者 編集部T フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年3月12日 午前3時15分

ドイツのスーパーマーケット会社LidlのUK拠点は、Facebook Messengerベースのチャットボットを開始した。これは、顧客が食べ物や場に相応しいワインを選ぶ手助けをするように設計されている。チャットボットはMargotという名前であり、NLUにユニークなアプローチで買い物客とコミュニケーションを行う。そして、よくある質問へ回答したり、食べ物に合うワインを選定したり、ワインを見つけたり、クイズの実施したりする。

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チーム感情と成果の関係

作者: Rafiq Gemmail フォローする 8 人のフォロワー , 翻訳者 編集部T フォローする 1 人のフォロワー   投稿日  2018年3月5日 午前12時13分

AI企業のDeep Affects社はJiraプロジェクトを調査し、感情面の健康とチームの生産性との関係を示した。彼らの発見はGallup社の2017 State of the Workforce調査によっても示されている。その調査は、感情面で積極的に関与しているチームを持たないことによるコストを示している。

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