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InfoQ ホームページ Artificial Intelligence に関するすべてのコンテンツ

  • 顔認識技術の実情

    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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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

    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。

  • Microsoftは中国語-英語の機械翻訳で人と同等レベルに達した

    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��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。

  • 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

    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。

  • UKのスーパーマーケットが機械学習ソムリエを発表

    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。

  • チーム感情と成果の関係

    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。

  • 2018年のマシンラーニングと人工知能

    IEEEは毎年、次年度のテクノロジトレンドのトップ10を発表している。2018年のリストには、人工知能とマシンラーニングに関する複数のトピックがあげられた。IEEEが選んだ2018年の最もホットなトレンドは、ディープラーニングだ。

  • TensorFlowとKubernetesでGPUを利用したワークフローを構築する

    Daniel Whitenack氏は先日のKubeCon + CloudNativeCon North America 2017 Conferenceで、TensorFlowとKubernetesテクノロジを使用した、GPUベースのディープラーニングワークフローについて講演し、オープンソースのデータパイプラインフレームワークのPachydermを紹介した。

  • MicrosoftはAzure Bot ServiceとLanguage Understandingの一般提供を発表した

    Microsoftは先日、Azure Bot ServiceとLanguage Understanding が一般提供されたと発表した。これらは数か月間、パブリックプレビューされており、アイルランド、香港、ブラジルのサンパウロを含む9個以上のリージョンで利用可能になり、開発者がより多くを実現できる新機能が提供されている。

  • パネルディスカッション - AIの未来

    SF QConで開かれたAIの未来に関するパネルディスカッションで、今日のマシンラーニングが直面する問題について取り上げられた。検討されたのは次の領域だ - 現在のAIが直面する重大な問題、テクノロジは人材雇用をいかに変えるか、非技術系企業が現在のテクノロジを活用する方法は、AIに関する人の役割とは、間もなく現れるであろう新たなブレークスルーは何か。

  • 2018年の第1回QCon.aiのトラックが発表される

    QCon.aiが2018年のトラックを発表した。

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