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QCon New Yorkまで10週 - 決定した基調講演者と講演者の一部を紹介
QCon New York(年次開催されるソフトウェアカンファレンスの第6回)まであと10週となった。6月26日～28日にニューヨークへと戻るQConは、タイムズスクエアのMarriott Marquisに開催場所を移したものの、講演者の素晴らしいラインアップに変わりはない。2017年はStitch Fix、Google、Netflix、Lyft、Pivotal、Redis Labsなどから講演者がある。
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Microsoftがチャットボットを賢くするための会話のデータセットを公開
Microsoftの子会社で汎用人工知能の実現を目指しているMaluubaが休暇の取得、とりわけ、飛行機とホテルを見つけるための会話のデータセットを公開した。
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ディープラーニング技術を使用してIBMは音声認識で新たなマイルストーンを達成
IBMの調査チームは最近、SWITCHBOARD言語コーパスを使用して、5.5％の単語誤り率で音声認識における新たな業界記録に達したことを発表した。これは、人の誤認率と言われる5.1％に近づいている。彼らはこのマイルストーンを達成するためにディープラーニング技術と音響モデルを使用した。
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Mathieu Ripert氏，Instacartのマシンラーニング最適化を語る
Instacartは食料品を１時間以内に届けるオンライン・デリバリサービスである。アイテムをWebサイトあるいはモバイルアプリで注文すると，Instacartの購入代行者グループが地元の店舗でそれを購入して，購入者に届ける仕組みだ。InfoQは同社のデータサイエンティストであるMathieu Ripert氏にインタビューして，よりよいカスタマエクスペリエンスを保証する上で，Instacartがマシンラーニングをどのうように活用しているのか聞いた。
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MindMeldの対話型アプリケーション構築ガイド
対話型（会話型）AI企業のMindMeldが、対話型アプリケーションを作成するための課題と手順を説明した「The Conversational AI Playbook」を公開した
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IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化
IntelはApache Spark上で動作する分散型ディープラーニングライブラリであるBigDLをオープンソース化した。既存のSparkクラスタを活用して、ディープラーニングの計算を実行し、Hadoopに格納された大量のデータセットからのデータロードを容易にする。
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AWS re:Inventのまとめ
ラスベガスで毎年開催されるre:Inventカンファレンスにおいて、AWSが、やがて公開されるクラウドサービスを相次いで発表した。Amazonは、パブリッククラウドと一緒に、20数個の新機能について概要を説明した。それには、S3オブジェクトストレージで直接データクエリを実行すること、デプロイメントパイプラインの一部として、コードを構築すること、低価格の仮想プライベートサーバを供給すること、ETLスタイルでまとめてデータを移動することが含まれる。
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Amazonが画像解析のためのRekognitionを紹介
AWSのre:Invent会議で、Amazonはディープラーニングによって実現される画像の認識・解析のためのマネージドサービスであるRekognitionを開始した。Rekognitionが提供する機能には、Object and Scene detection、Facial Analysis、Face Comparison、Facial Recognitionがある。このサービスは、年間1.2兆枚の撮影される写真のために、ビジュアルコンテンツから意味を抽出しようとしている。
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MicrosoftがCloud Bot-as-a-Serviceプラットフォームを発表
この前の11月に、Microsoftは業界初のCloud Bot-as-a-Serviceプラットフォームを発表した。Azure Bot ServiceはMicrosoft Bot Frameworkによって提供され、Azure Functions上に構築されたサーバレスの計算バックエンドを備える。ボットサービスを使用することで、開発者は一般的なチャットアプリケーションに接続する会話型アプリケーションを構築できる。
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Actions on GoogleとAPI.AIで会話アプリを開発する
GoogleはActions on Googleを発表した。Actions on Googleを使えば、開発者はGoogle Assistantベースの会話アプリを開発できる。Google Homeのデバイスと統合することも可能だ。
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Amazon Lexを用いた会話型およびテキスト型インターフェイスの構築
先日のAWS re:InventカンファレンスでAmazonはAmazon Lexという深層学習技術のプレビューを紹介した。 Amazon Lexは、ポータブルBluetoothおよびWi-Fi対応のAmazon Echoスピーカで使用されているAlexaと同じ深層学習技術を搭載している。
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Amazonの音声認識APIへの細粒度制御の追加
Echoの核となっているNLP(自然言語処理)APIであるAmazonのAlexa Voice Service APIに更新が行われ、開発者はAlexaのAPIの音声認識機能を通じ、任意のデバイスを"賢い"デバイスに変えることができるようになった。
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Ocade社は、新しいカスタマーサービスアプローチのために、TensorFlowとGoogleクラウドプラットフォームを利用する。
Ocado Technologyは、返答時間を早くすることと、大きなカスタマー数と限りあるサポートリソースの活用や人格を持たないサポートボットを避けることを目的に、カスタマーの電子メールを自動的に分類したり優先度を付けるためにTensorFlowを利用する。
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CommAI: FacebookによるAIのトレーニングとテストのためのシステム
Facebookは、AIシステムのトレーニング・評価プラットフォーム、CommAI-envをリリースした。これは「A roadmap towards Machine Intelligence」にインスパイアされたもので、人間やマシンとのインタラクションによるさらなる専門的トレーニングの土台となる汎用学習能力を、知的エージェントに教えることを狙いにしている。
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DeepMindがWaveNetを公表する - スピーチと音声の合成のためのディープニューラルネットワーク
DeepMindのWaveNetは、パラメトリックTTSを使ってスピーチや音楽を合成する。DeepMindは、目隠し調査における試験参加者のグループによる主観的な評価によれば、主要なTTSシステムの幾つかより優れていると主張する。