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GoogleのクラウドTPU V2およびV3ポッドが公に入手可能なベータ版となった
最近、Googleは、第2世代および第3世代のCloud Tensor Processing Unit（TPU）Pod（最大1,000台のカスタムTPUを搭載したスケーラブルなクラウドベースのスーパーコンピュータ）が公に入手可能なベータ版となったことを発表した。これらのPodを使用して、Machine Learning（ML）の研究者、エンジニア、データサイエンティストは、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに必要な時間を短縮できる。
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Microsoftが新たなマシンラーニングサービスのローンチとコグニティブサービスの拡張を発表
Build Developer Conferenceを前に、Microsoftは、新たなMachine Learningサービスと、Cognitive Services更新プログラムをいくつかリリースした。ノーコードツールからオンラインのノートブックまで幅広く、新たなAPIや中間的サービスも含まれている。
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Databricks MLflowインテグレーションの一般供与が開始
Databricksは先頃、データエンジニアリング及びそれ以上のサブスクリプション層を対象に、DatabrikノートブックとMLflowのインテグレーションの一般供与を開始した。これによってMLflowの機能が、Databrickノートブックおよびジョブの機能に結合される。MLflowは主に、実験追跡(experiment tracking)、プロジェクト、MLflowモデルという3つの機能を提供する。
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ロボットをもっとインテリジェントに - MicrosoftがAutonomous Systems Platformをリリース
先日シアトルで開催されたBuildカンファレンスで、Microsoftは、限定プレビューとして、産業用自律システムの構築を目指す開発者や企業を支援する、エンドツーエンドのツールチェーンを発表した。このプラットフォームには、インテリジェントロボットシステムによる自律型フォークリフトなどのタスク遂行や、ロボット化された検査プラットフォームを実現する、ティーチングツールとシミュレーション技術が含まれる。
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Googleがランドマーク認識および検索用の大規模データセットGoogle-Landmarks-V2をリリース
Googleは、Landmark RecognitionとRetrieval用に改良されたデータセットのGoogle-Landmarks-v2と、大規模なインスタンスレベルの画像認識用TensorflowコードベースのDetect-to-Retrieveをリリースした。Google-Landmarks-v2をベースとした２つのコンパニオンKaggle競技も同時にローンチされている。500万のイメージに200,000以上のランドマークを収めた、これまで公開された中で最大のランドマークデータセットだ。
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GoogleがAI Platformをローンチ、エンドツーエンドでMLプロジェクトを構築・実行・管理
Googleは先頃、マシンラーニングモデルを開発、テスト、デプロイするためのエンドツーエンドのプラットフォームとして、AI Platformをローンチした。さまざまな製品やサービスをひとつのホストに統合することにより、企業がAIを使って複雑かつ困難な問題を、協調的かつ容易に解決できるようにする。
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OpenAIはより長いシーケンスのディープラーニングのためのSparse Transformersを発表
OpenAIは、テキスト、音声、画像などの一連のデータを学習するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSparse Transformerを開発した。ネットワークは、より短いトレーニング時間で、いくつかのディープラーニングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できる。
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SalesforceがEinstein Services製品にインテリジェンスを追加
最近のプレスリリースで、SalesforceはEinsteinプラットフォームへの機能追加を発表した。ローコード、ポイントアンドクリックの設定ベースのソリューションを使用してAIソリューションをSalesforce開発者および管理者に提供することを目的としている。このプラットフォームに最近追加された機能には、Einstein TranslationおよびEinstein Optical Character Recognition（OCR）がある。
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MicrosoftがAnomaly DetectorとCustom Visionの２サービスを新たに提供、コグニティブサービスの範囲を拡大へ
Microsoftは先頃、 Anomaly Detectorのパブリックプレビューと、Custom Visionの一般供与を発表した。２つのサービスによってMicrosoftは、ユーザへのコグニティブサービス(Cognitive Service)の提供をさらに拡大する。
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Condé Nastの自然言語処理とコンテント分��に関するQ&A
2015年の始めにCondé Nastは、自社の22ブランドにわたって作成されたコンテンツに関わるメタデータ改善を目的として、自然言語処理およびコンテンツ分析のエンジンを開発した。新システムによって、クリック率が30％向上したという。Condé Nast USでテクノロジマネージャを務めるソフトウェアエンジニアのAntonino Rau氏に、このHALと命名されたNLP・アズ・ア・サービスの進化について話を聞いた。
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AmazonがSageMaker Ground Truthを更新し、新しいラベリング機能、ベンダーサポートを提供し、リージョンを拡大
Amazonは、SageMaker Ground Truthがシンプルなラベリングワークフロー、追加のラベリングベンダーのサポートを提供し、アジア太平洋（シドニー）AWSリージョンで利用可能になると発表した。それによって、アメリカ、ヨーロッパ、アジアで合計6つのAWSリージョンでサポートされる。
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アジャイルの世界にAIを適用する
人工知能(AI)システムとアジャイルの世界の融合は，我々が構築するソフトウェアの開発方法やプロダクトのあり方に破壊的な影響力を持つ，とAidan Casey氏は言う。マシンラーニングとディープラーニングの組み合わせにより，真に人のように学習するアプリケーションの開発が可能になった。一方で，AIシステムの能力はトレーニングに使用したデータセットによって制限されるため，AIバイアスは非常に深刻な問題である。
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GoogleがML Kitを拡張し、Smart ReplyとLanguage Identificationを追加
最近のAndroidブログ記事で、GoogleはML Kit向けの2つの新しい自然言語処理（NLP）機能のリリースを発表した。言語識別とスマートリプライである。どちらも、Googleは、開発者がテキスト、会話、その他の種類の自然言語テキストを分析および生成するのに役立つ、ドメインに依存しないAPIを提供している。
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エンタープライズコンテンツ管理にインテリジェンスを提供するために、GoogleはDocument Understanding AIをリリース
最近のGoogle Cloud Next Conferenceで、GoogleはDocument Understanding AIと呼ばれる新しいベータ版の機械学習サービスを発表した。このサービスはエンタープライズコンテンツ管理（ECM）の業務をターゲットにしており、人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、顧客が非構造化コンテンツからキーバリューペアを編成、分類、抽出できるようにしている。
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AWSがAIサービスの機能強化を発表
Amazon Web Services（AWS）は3つのAIサービス（Amazon Comprehend、Amazon Rekognition、およびAmazon Transcribe）の新機能をリリースした。