タグ: 機械学習 / ML（用語）
機械学習に関連する記事一覧。明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究。
機械学習のモデルの管理を効率化するComet.mlが約5億円を調達
さまざまな仕事の新しいやり方、いわゆるニューノーマルを取り入れていくとき、新しいソフトウェアサービスを導入しようとする企業にとっては、あらゆることのもっと効率的な方法を探すことが何よりも重要になる。機械学習も、その例に漏れない。そこで、より効率的な機械学習プラットホームを作ろうとしているスタートアップであるComet.mlは米国時間4月22日、450万ドル（約5億円）の資金調達を発表した。 同社は以前、230万ドルのシード資金を調達しているが、今回の投資家もそのときと同じく、Trilogy Equity PartnersとTwo Si…続きを読む
ファイザーの元科学主任が設立したUnlearn.AIは「デジタルの双子」で臨床試験の高速化と改善を目指す
医療研究の分野では、双子は昔から重要な役割を果たしてきた。特に臨床試験では、遺伝的に近い2人の片方に処置を施すという方法で、双子は治療の有効性の測定に寄与している。米国時間4月20日、Pfizer（ファイザー）の元科学主任が設立し、AIを使ってこのコンセプトをデジタル化する方法を開発したスタートアップが、その研究をさらに進めるための資金を得たと発表した。臨床試験の検査に使用する患者の「デジタルツイン（デジタル上の双子）」のプロファイルを構築する機械学習プラットフォームUnlearn.AI（アンラーンAI）が、シリーズAラウンドで120…続きを読む
隔離ルールの緩和で新型コロナの発症が急増、MITの新たな機械学習モデルが示唆
MIT（マサチューセッツ工科大学）は、新型コロナウイルス（COVID-19）感染拡大の新しいモデルを開発した。公式に入手可能なデータに基づき、流行に関する確立された疫学的方程式と、ニューラルネットワークに基づく推論を組み合わせたものだ。 画像クレジット：Chris J Ratcliff／Getty Images 新しいレポートで示されているモデルは、1月下旬から3月上旬の期間のデータでトレーニングすると、世界中のさまざまな地域における4月1日までの実際の蔓延を、正確に予測できることが判明している。そして、現在予定されているように、隔離…続きを読む
Googleの研究でロボット犬の小走りが簡単に
ロボットが優れていればいるほど、その設計の際に参考にされたオリジナルの動物の方が、はるかに優れていることが多い。その理由の一部は、犬のように歩く方法を犬から直接学ぶことが難しいためだ。だがGoogleのAIラボによるこの研究が、その学習をかなり簡単にしてくれるだろう。 カリフォルニア大学バークレー校との共同研究であるこの研究の目的は、対象（模範的な犬）から、軽い小走りや方向転換のような「敏捷な行動」を、効率的かつ自動的に四足歩行ロボットに取り入れる方法を見つけることだった。この種の研究はこれまでも行われてきたが、研究者のブログ投稿が指…続きを読む
公共スペースを自律的に監視するFluSenseシステムが病気の動向を追跡
総人口に対する有病率を正確に推定する際の障害の1つは、データのほとんどが病院からのもので、99.9％を占める病院以外の世界からのものではないことだ。FluSense（フルーセンス）は、公共スペースにおける人間の数や咳の回数を数えて保健当局に情報を提供するシステムだ。プライバシーを尊重し、自律的に動作する特徴を持つ。 もちろん、風邪やインフルエンザの季節は毎年やってくる。だが今年は深刻だ。例年のインフルエンザの季節と変わらないのは、患者数推定が病院やクリニックからの統計数値の分析に頼っている点だ。「インフルエンザ様疾患」や特定の症状を有…続きを読む
コンピュータービジョンを利用して製品写真を重要な属性へと分解するGlisten
この時代になっても、新しい服を探すための最善の方法が、いくつかのチェックボックスをクリックして、果てしなく続く写真をスクロールしていくやり方だというのには驚かされる。どうして「グリーンの模様のスクープネックドレス」と検索して、結果をみることができないのだろうか？ Glistenは、まさにこの課題を解決しようとしているスタートアップだ。その技術はコンピュータービジョンを使用してどんな写真からでも、写っている製品の最も重要な属性を理解して抜き出すことができる。 えっ、そんな機能もうあるのではと思ったかもしれない。ある意味それは正しいが、そ…続きを読む
Google Cloudが機械学習の工程パイプラインを作るツールを提供
Google Cloudは米国時間3月11日、Cloud AI Platform Pipelinesのベータローンチを発表した。このエンタープライズ向けのサービスによりデベロッパーは、単一のツールで機械学習のパイプラインをデプロイできるようになり、そこにはモニタリングや監査のツールも備わっている。 Googleは 「機械学習のモデルをノートブックでプロトタイピングするとき、それはかなり単純明快に思える。しかし機械学習のワークフローを持続可能でスケーラブルにするための、そのほかの部分にも配慮するようになると、急に難解になってくる」と説明…続きを読む
ARMは新しいCPUのCortex-MとNPUのEthos-UでAIに注力
ARMは米国時間2月10日、2つの新しいプロセッサーを発表した。あるいは、見方によっては1個半というべきかもしれない。世界中の大半のスマホやスマートデバイス用のチップを設計し、パワーを供給する同社は、最新のCortex-Mプロセッサ（M55）とArm Ethos-U55マイクロ・ニューラル・プロセッシングユニット（NPU）を発売した。 画像クレジット：SAM YEH／Contributor／Getty Images 前任機同様、新しいCortex-M55も、Armの組み込みデバイス向けのプロセッサーだ。これまでにArmのパートナーは、…続きを読む
機械学習を自動化するPecan.aiが約12億円を調達
米国時間1月28日、ビジネスアナリストが自動で機械学習モデルを構築できるようにするスタートアップとして突如姿を現したPecan.aiは、シリーズAで1100万ドル（約12億円）を調達したと発表した。 画像：Stuart Kinlough / Getty Images このラウンドを主導したのはDell Technologies CapitalとS Capital。非公開だったシードラウンドの400万ドル（約4億3000万円）と合わせて、ここまでの合計で1500万ドル（約16億3000万円）を調達した。 CEOのZohar Bronfm…続きを読む
大量の一般公開データセットを検索できるGoogle Dataset Searchがベータから公式リリースへ
Google（グーグル）は米国時間1月23日、Dataset Searchのベータ終了を発表した。この一般に公開されている2500万近いデータの集合を検索できるサービスは、2018年の9月にローンチした。 研究者たちが利用できるこれらのデータセットは、オランダに2010年から2018年まで猫が何匹いたかといった小さなものから、自分たちの仮説をチェックしたり機械学習のモデルを訓練およびテストするための、注釈入りのオーディオと画像の大型集合までいろいろだ。このツールは現在、約600万のテーブルを索引データ化している。 今回のリリースからD…続きを読む
テック業界を支配するスマホの「次」に何が起こっているのか？
テクノロジー業界において、この10年はスマートフォンの時代だった。2009年時点では、Symbian OSがまだ支配的な「スマートフォン」のOSだったが、2010年にはiPhone 4、Samsung Galaxy S、Nexus Oneが発売され、現在、AndroidとiOSがアクティブなデバイス数で合計40億台を誇る。スマートフォンとアプリは、もはや破壊的な新しいプラットフォームではなく成熟した市場だ。次は何がくるのだろうか。 その問いは、次に必ず何かがくることが自然の法則であることを前提としている。この前提が正しそうに見える理由…続きを読む
機械学習のDataRobotが前処理のPaxata買収、プラットフォーム強化へ
各種の機械学習サービスの自動化がトレンドになっているが、この分野の有力企業であるDataRobotは、機械学習のためのデータを準備するプラットフォームを開発・運営するPaxataを買収することを発表した。買収予定金額などの詳細は明かされていない。Paxataはこれまでに計9000万ドル（約98億4400万円）の資金を調達したと発表している。 DataRobotは現在まで、開発ワークフローのうち主として機械学習とデータサイエンスの分野に注力していた。モデルのデザインとテスト、それに続くシステムの構築等だ。利用するデータの準備はPaxat…続きを読む
機械学習モデルのパフォーマンスをモニタリングするArthurが約3.6億円調達
機械学習は複雑なプロセスだ。まずモデルを構築し、実験室の条件でテストしてから、世界に公開する。だがその後、そのモデルが意図した動作にどのくらい従っているのかをモニターするにはどうすればいいだろうか？Arthurはそこを助けようとする企業だ。米国時間12月11日にステルス状態から浮上し、現場で実際に使われている機械学習モデルをモニタリングするプラットフォームを公開した。同社はまた、8月に330万ドル（約3億5800万円）のシードラウンドを行ったことも発表した。 画像クレジット: Vladyslav Bobuskyi / Getty Im…続きを読む
AWSがウェブベースの機械学習用IDE「SageMaker Studio」を発表
AWSのCEOであるAndy Jassy（アンディ・ジェシー）氏は米国時間12月3日、re:InventカンファレンスでSageMaker Studioを発表した。機械学習ワークフローを構築し、トレーニングするためのウェブベースのIDEだ。データサイエンティストが仕事を始めるために必要なものすべて、つまりノートブック、データセット、コード、モデルなどを編成するための手段が含まれている。とにかく始めるために必要な、すべての機械学習ツールと成果のワンストップ・ショップになることを目指したもの。 Studioの中核には、同じプロジェクトに対…続きを読む
AWSのCodeGuruは機械学習を応用してコードレビューを自動化
AWSは米国時間12月3日、コードレビューを自動化する機械学習ベースの新サービスのCodeGuruを発表した。同社内でコードレビューを実施して収集したデータに基づくもの。 デベロッパーは、コードを記述したらプルリクエストにCodeGuruを追加するだけでいい。今のところ、GitHubとCodeCommitをサポートしている。CodeGuruは、Amazon社内のレビューと、約1万件におよぶオープンソースのプロジェクトのレビューから得た知識を利用して問題を見つけ、必要に応じてプルリクエストにコメントする。問題を特定するのは当然として、修…続きを読む
AWSが機械学習のためのミニレースカー「DeepRacer」をアップデート
AWSは2018年に開催したデベロッパーカンファレンス「re:invent」で、超小型のレースカーと、それらがレースするリーグを作った。それは、デベロッパーたちに、機械学習を楽しく教えるための教材だ。2019年のre:Inventは来週始まるが、それに先駆けて同社は米国時間11月27日、その車とレースのスケジュールのアップデートを発表した。 AWSでバイスプレジデント兼チーフエバンジェリストを務めるJeff Barr（ジェフ・バー）氏はブログで「AWSのイベントで競走する機会を増やし、またユーザー主催のさまざまなイベントのマルチカーレ…続きを読む
業界を混乱から救うため、リサイクルロボット企業が17億円を調達
デンバーに拠点を置くAMP Roboticsによって開発されたリサイクルロボットに、投資家たちが1600万ドル（約17億円）という資金を注ぎ込んだことで、ゴミの山から宝を掘り出す問題は、ハイテクなソリューションを見つけつつあるようだ。 リサイクル業者たちにとって、業界の問題に取り組むロボットの商用化は、これ以上ないというほどのタイミングでやってきた。かつて安定していた彼らのビジネスは、貿易戦争と低い失業率によってその足元をすくわれてきたからだ。 かつてリサイクルビジネスは、（中身の質には関係なく）どんな廃棄物でも中国の買取に任せること…続きを読む
Microsoft AzureがFarmBeatsのプレビュー版を公開し農業テックに参入
Microsoft（マイクロソフト）がフロリダ州オーランドで開催中のイベント「Ignite」で、同社はこれまで主に研究目的だったプロジェクトのAzure FarmBeatsを、パブリックプレビューとしてAzure Marketplaceで米国時間11月4日から公開すると発表した。FarmBeatsは、IoTセンサー、データ分析、機械学習を組み合わせた同社のプロジェクトだ。 GROSSDERSCHAU, GERMANY – AUGUST 14: In this aerial view a combine harvests summer …続きを読む
古代ギリシアの石板の解読をAIが助ける
機械学習とAIは、太陽系外惑星を見つけたり、写真のように本人そっくりの人間の画像を作ったりといった派手な業績が強調されがちだが、でも同じ技術が学術研究の意外なところでも利用されている。DeepMindが作ったAI systemは、壊れた石板の上に彫られている古代ギリシアの断片的なテキストを再現し、学者たちが理解できるようにした。 これらの粘土や石や金属に文字が彫られたのはおよそ2700年前で、今では歴史学や文学、人類学などにとって貴重な一次史料だ。板は当然文字で覆われているが、何千年という時間によって、割れたりひびが入ったりしているだ…続きを読む
データ分析会社のAlteryxが機械学習アルゴリズムの実装を加速するFeature Labsを買収
上場データ分析企業のAlteryxは、2018年にMIT出身者によって設立された機械学習のスタートアップFeature Labs（フィーチャーラボ）を買収したことを発表した。同社は契約の条件を明らかにしていない。 Feature Labsの共同創業者でCEOのマックス・カンター（Max Kanter）氏は、その創業時にTechCrunchに対して、同社はMITでの研究に基いていると語っている。その研究とは機械学習アルゴリズムの作成の自動化を追求するものだ。「Feature Labsは、ドメイン知識を使って生のデータから機械学習アルゴリ…続きを読む
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