InfoQ ホームページ Artificial Intelligence に関するすべてのコンテンツ
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Azure Arc対応の機械学習がプレビュー版へ
Azure Arcは、顧客がAWSやGoogle CloudなどのあらゆるインフラストラクチャにAzureサービスと管理を提供できるようにするためのMicrosoft製品である。今年、仮想Ignite会議中に、同社はAzure Arc対応の機械学習のプレビュー版を発表した。これにより、Azureの機械学習機能がハイブリッド環境とマルチクラウド環境に拡張される。
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NLPライブラリのspaCy 3.0にTransformerベースのモデルと分散トレーニングが追加
AIソフトウェアメーカーのExplosionは、オープンソースの自然言語処理（NLP）ライブラリであるspaCyのバージョン3.0を発表した。新しいリリースには、最先端のTransformerベースのパイプラインと17言語用の事前トレーニング済みモデルが含まれている。
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Googleは兆パラメータのAI言語モデルSwitch Transformerをオープンソース化
Google Brainの研究者は、自然言語処理 (NLP) AIモデルであるSwitch Transformerをオープンソース化した。このモデルは、最大1.6兆のパラメータにスケールアップし、T5 NLPモデルと比較して最大7倍のトレーニング時間を改善し、同等の精度を実現する。
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Microsoftがニューラルテキスト読み上げAIへの限定アクセスを発表
最近、Microsoftは、Custom Neural Voiceと呼ばれるニューラルテキスト読み上げAIへの制限付きアクセスを発表した。このサービスにより、開発者はカスタム合成音声を作成できる。
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Kaggleが機械学習とデータサイエンスに関する2020年の状況レポートを公開
Kaggleは、2020年の機械学習とデータサイエンスの現状に関するレポートを公開した。このレポートは、現在データサイエンティストとして雇用されている2,000人を超えるユーザからの調査回答に基づいている。
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OpenAIが画像生成用のGPT-3モデルを発表
OpenAIは、GPT-3に基づいて12BパラメーターAIモデルをトレーニングした。GPT-3では、テキストの説明から画像を生成することができる。説明では、オブジェクトの位置や画像の遠近法など、多くの独立した属性を指定できる。そして、現実の世界には存在しないオブジェクトの組み合わせを合成することもできる。
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AWSがAmazon Lex用の拡張コンソールエクスペリエンスと新しいv2 APIを発表
AWSは最近、Amazon Lexのアップデートを発表した。音声とテキストを使用して会話型インターフェースを任意のアプリケーションに組み込むためのサービスである。このサービスには、新たに拡張された管理コンソールと、継続的なストリーミング機能を含む新しいV2 APIが追加された。
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Facebookが多言語音声認識ディープラーニングモデルをオープンソース化
Facebook AI Research（FAIR）はクロスリンガル音声認識（XSLR）、多言語音声認識AIモデルをオープンソース化した。XSLRは53の言語でトレーニングされており、一般的なベンチマークで評価すると、既存のシステムよりも優れている。
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Microsoft Researchが新しいビジョン言語システムを開発：VinVL
Microsoft Researchは最近、画像エンコーディング用の新しいオブジェクト属性検出モデルを開発した。これは、VinVL（Visual features in Vision-Language）と名付けられた。
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AWSがプレビュー版としてHealthLakeとRedshift MLを発表
AWSは、12月のre:Invent 2020中に、Amazon HealthLakeサービスのプレビューリリース版とRedshift MLと呼ばれるAmazon Redshiftの機能を発表した。Amazon HealthLakeは、ヘルスケア、健康保険、製薬会社がNLP（Natural Language Processing）を利用してデータから価値を引き出すためのデータレイクサービスである。Redshift MLは、SageMakerへのゲートウェイをRedshiftユーザーに提供するサービスである。
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GoogleとMicrosoftのAIモデル、言語理解ベンチマークにおいて人間の能力を凌駕
GoogleとMicrosoft、それぞれの研究チームが先頃、SuperGLUEベンチマークで人の基準点より高いスコアを持つ自然言語処理(NLP)AIモデルを開発した。SuperGLUEは、質問応答(question answering)や読解など、いくつかの言語理解(NLU)タスクにおけるモデルのスコアを測定するものだ。
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フィードバックを解析してユーザから学ぶ
ユーザがフィードバックを容易に提供できて、そのフィードバックを自動収集可能にすれば、より多くのフィードバックを短期間に得られるようになる。AIを導入することにより、大量のフィードバックを解析して洞察を得ることや、トレンドを視覚化することも可能になる。こうして得た情報の共有が、プロダクトの拡張やユーザの抱える問題の解決といったアクションを広範にサポートするのだ。
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Juliaはプロダクションレディか? Bogumił Kamiński氏とのQ&A
JuliaCon 2020に続いて、SGHワルシャワ経済大学のBogumił Kamiński教授は、言語とそのエコシステムの状況を要約し、Juliaがついにプロダクションレディになったと述べた。InfoQは、Kamiński教授と話して変更を加えた。
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GoogleがHealthcare Natural Language APIとAutoML Entity Extraction for Healthcareを発表
最近のブログ投稿で、Googleは新しい2つのフルマネージドAIツールのパブリックプレビュー版を発表した。Healthcare Natural Language APIとAutoML Entity Extraction for Healthcareである。どちらのツールも、医療専門家がスケーラブルな方法で何度でも医療文書を確認および分析するアシストをする。
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DataStaxがクラウドネイティブのDatabase as a ServiceとAIOpsツールを発表
DataStaxは先月、Apache Cassandra上に構築されたクラウドネイティブのDatabase-as-a-Service (DBaaS) であるAstraのリリースを発表した。また、最近、Apache Cassandraクラスタの状態をプロアクティブに監視するVectorと呼ばれるAIOps製品を発表した。