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。
マイクロソフトは2022年までに1万5000名の労働者にAIのスキルと資格証明を賦与
Microsoft（マイクロソフト）は米国時間5月17日朝、同社が教育プロバイダーのGeneral Assemblyと提携して、一定範囲のAI関連スキルの資格証明と教育訓練に投資すると発表した。目標は2022年までに1万5000名を教育訓練して、世界中で多くのAI人材を確保することだ。教育訓練のフォーカスはAIと機械学習、データサイエンス、データエンジニアリングなどに置かれる。 この新事業の初年度には2000名を教育訓練してAIと機械学習のロールに移行させる。そしてその後の3年でさらに1万3000名にAI関連のスキルを教育訓練する。 …続きを読む
マイクロソフトがドラッグ＆ドロップの機械学習ツールをローンチ、ユーザーはデータを用意するだけ
Microsoft（マイクロソフト）は米国時間5月2日、機械学習のプロセスを単純化するための3つのサービスを発表した。それらは、(1)モデルの作成を完全に自動化するツールへの新しいインターフェイス、(2)モデルの構築と訓練とデプロイをデベロッパー自身が行うためのコード不要のヴィジュアルなインターフェイス、そして(3)高度なユーザー向けにホストされるJupyter様式のノートブックだ。 機械学習を始めることは難しい。とても簡単な実験ですら、相当な専門知識が要る。Microsoftの新しいツールは、コードを隠したり、あるいは自分でコードを…続きを読む
UCサンフランシスコ校の脳外科医が脳から直接発話を引き出すことに成功
科学者たちが健康な被験者の脳に直接接続を行い、言葉を生成して音声として再生することに成功した。これは深刻な医学的状況にある人たちが、発話できる可能性につながって行く素晴らしい技術だ。この技術は実用からはまだ遠い段階だが、科学的成果は本物で、見込みは確かにある。 カリフォルニア大学サンフランシスコ校の脳神経外科医であり、米国時間4月24日にNatureで発表された論文の共著者でもあるエドワード・チャン（Edward Chang）氏は、プレスリリースの中でチームの成果のインパクトを次のように説明している。「今回初めて、この研究によって、個…続きを読む
AIをビジネスに活かすうえで企業が見落してきた道はDIY
1856年、ヘンリー・ベッセマー卿が特許を取得したベッセマー法は、第二の産業革命のもっとも大きな要因となった発明だ。溶鋼に空気を吹き込み酸化還元するという画期的な方法で鉄の不純物を取り除くことで、安価で大量生産が可能な新しい製鋼技術の波を起こした。 ベッセマー卿は、この発明をいち早く利益につなげようと、いくつかの製鋼所に特許をライセンシングを行おうとした。しかし期待に反して、その技術の難しさと独占欲の強さのため、大手製鋼所とは望ましい条件でのライセンス契約が結べなかった。 なんとかこの技術を活かしたかったベッセマー卿は、自分で製鋼所を…続きを読む
Google Cloud Next 2019の重要発表トップ6まとめ
Googleのクラウドデベロッパー向けカンファレンス、Cloud Next 19はサンフランシスコで開催中だが、プロダクトの発表は出揃ったようだ。以下に最も重要と思われる6項目をまとめてみた。 Anthos これは一体何？ AnthosはGoogle Cloud Services Platformに与えられた新しい名称だ。 エンタープライズ企業がコンピューティングリソースの管理や料金の積算、支払いといった煩わしい業務の処理もすべて任せるプライベートデータセンターとしてGoogle Cloudを利用する場合、 Anthosがそのプラット…続きを読む
MITが「サイバー農業」でバジルの風味を最適化
窓際に置いたプランターにバジルの種をまいて、定期的に水をやりながら育てていた日々は終わりを告げた。機械学習によって最適化された水耕栽培が、より強烈な風味を備えた優れた作物を作るようになった今では、これまでのやり方にはもはや意味がないことなのだ。バジルソースの未来がここにある。 とはいえ、なにもソースを改良したいという願望からこの研究が行われたわけではない。これはMITのメディアラボとテキサス大学オースティン校による、農業の改善と自動化の両者を理解することを目的とした研究の成果である。 PLOS ONEが米国時間4月3日に発表したこの研…続きを読む
「メルカリ」に写真検索機能が登場、商品名が不明でもAIで探せるように
メルカリは3月18日、フリマアプリ「メルカリ」に「写真検索機能」を追加した。 この機能は商品検索の際、スマートフォンのカメラで撮影した写真から、同じ商品や似ている商品を探し出せるというもの。ブランド名や商品名がわからず、テキスト検索できない商品を、写真を読み込むことで検索できるようにした。 写真の中に写り込んだいろいろなアイテムの中から、検索したいアイテムだけを調整して、枠線内に絞り込む機能も付いている。 写真検索機能は、機械学習、深層学習といったAI技術を活用して実装されている。メルカリでは、サービス開始以来、約5年間で蓄積された、…続きを読む
ゲーム: この写真は本物の顔か？それともコンピューターが作り出した顔か？
コンピューターは最近ますます、人の心を落ち着かなくさせるような技能に秀（ひい）でてきた。それは、実在しない人間の顔を作り出すことだ。そしてコンピューターは、かつて存在したことのない人間の画像を作れるようになった。 今週、ThisPersonDoesNotExistが、このコンセプトをヴァイラルに広めるような役割を演じた。このWebサイトは、コンピューターが作り出した新しい顔を数秒間隔で次々と見せてくれる。そして、その…ときどき気持ち悪くなるような…猫バージョンが、ThisCatDoesNotExistだ。 しかも今度は、それがゲームに…続きを読む
血液検査を数分に短縮するバイオテックAIスタートアップSight Diagnosticsが278万ドルを獲得
イスラエルの医療機器スタートアップSight Diagnosticsは、AI技術による高速な血液検査技術に278万ドル（約3億0700万円）のシリーズC投資ラウンドを獲得した。 同社はOLOと呼ばれるデスクトップ型装置を開発した。患者の血液をそのまま垂らしたカートリッジを手で挿入すだけで、解析が行われるというものだ。 この新規資金は、同じくイスラエルに拠点を置くベンチャーキャピタルLongliv Venturesと、多国籍コングロマリットCK Hutchison Groupのメンバーからもたらされた。 Sight Diagnostic…続きを読む
自動運転車が加速する知的財産保護の改革
1900年代初頭の社会は、馬車から自動車への移行に苦心していた。今日ではおかしなことに思えるかもしれないが、「通行の優先権」や速度制限、交通標識や信号などの概念がなかった時代があったのだ。こうした規則は、車が馬車に出合ったとき、馬を驚かせて暴走させたり、辛うじて「道路」と呼べるような砂利道をお互いに逸れて、馬の助けを借りなければ抜け出せなくなるような事態を避けるために、考え出されなければならなかった。 100年ほど早送りしてみよう。Quo Vadisはラテン語で「汝はいずこへ」という意味。これは、現代の自動車によって可能になった、どこ…続きを読む
機械学習でミツバチを救え
機械学習とそれに関連したあらゆるAIは、この世のほぼすべての問題に取り組むために使われているが、憂慮すべき勢いで続くミツバチの減少を阻止するための取り組みはまだ不足している。実際に、それは技術の素晴らしい応用であり、ミツバチと養蜂家たちが、その群れを健康に保つことを助けてくれるだろう。 私たちの大切なミツバチに対する最新の脅威はミツバチヘギイタダニである。これはミツバチの巣に住み着き、ミツバチと幼虫の両方の血を吸う寄生虫だ。それがハチを完全に殺してしまうことは多くないものの、ハチを弱らせ、幼虫も弱らせたり発育不全にしたりする可能性があ…続きを読む
MITのロボットはAI学習でジェンガがプレイできる
ロボットに自律的にジェンガをプレイさせるのは非常に複雑な作業であることがわかった。なにしたくさんの不確定な要素がある。MITの研究者はABB IRB 120ロボットハンドをベースに積み木からブロックを抜くポピュラーな家庭向きゲームに取り組んでいる。 ロボットにはソフトな素材のグリッパーとセンサー、また微妙が動作が可能な手首関節、積み木のタワーを倒さずにどのブロックを抜けるか判断するための外部カメラなどが組み込まれた。 このロボットは、ブロックを押すときにそのブロックを抜くのが安全そうか触覚フィードバックで判断することができる。通常ロボ…続きを読む
地球規模のカオスに隠されたパターンを抽出するAIを創るDARPA
複雑系の因果関係に関するもっとも有名な説明として、一匹の蝶が羽ばたくと、地球の裏側で台風が発生する、というものがある。その説明は思考を刺激してくれるかもしれないが、結局のところ役に立つことはない。われわれが本当に必要としているのは、１つの台風に注目したとき、それを引き起こした蝶がどれなのかを突き止めること。そして、できればその前に、その蝶が飛び立とうとするのを防ぐことだ。DARPA（米国防総省国防高等研究事業局）は、AIによってまさにそれが可能になるはずだと考えている。 この研究機関の新しいプログラムは、毎日のように発生する無数のでき…続きを読む
この利口なAIは課せられたタスクをやり遂げるずるい方法を人の目から隠した
スタンフォード大学とGoogleのこの共同体研究は、見る人によって怖かったり、素晴らしかったりするだろう。航空写真から街路地図を作ったり、その逆もやる機械学習のエージェントが、“人間にはほとんど感知できない高周波の信号”を画像中に隠しておくことによって、ある種の騙し技（だましわざ）ができるようになるのだ。すごく賢い子に！ この現象は、コンピューターに最初からつきまとっている問題をあらためて思い出させる。コンピューターは、やれと言われたことを、そのとおりにやってしまうのだ。 研究者たちの意図は、読者にもすでにお分かりだろう。衛星画像をG…続きを読む
人間の爪のミクロン単位のゆがみから症状の治癒や悪化を判定する超小型センサーをIBM Researchが開発
IBMが今日（米国時間12/20）、人間の手の指の爪につけて、パーキンソン病なやそのほかの疾病の治療薬の効果をモニターする、小さなセンサーを開発した、と発表した。そのデータを分析する専用のソフトウェアと共にセンサーは、ユーザーが物を握ったときの爪の歪（ゆが）みを測定する。ほとんどどんな活動にも、物を握る行為があるので、そのソフトウェアが分析すべき大量のデータが生成される。 センサーを爪ではなく肌につけて運動をモニターし、筋肉や神経の健康を調べる方法もあるが、IBMのチームによると、皮膚を使う方法には感染など多くの問題があるので、爪の曲…続きを読む
紙の帳票のデジタル化に今でも使われているOCRをやや賢くするAmazon Textract
ほとんどの企業が困ってることのひとつが、各種の伝票をはじめ、いろんな書式（フォーム, form）をデジタル情報に変えて、保存したりソフトウェアで処理したりすることだ。よくあるやり方は、人間の事務職員がコンピューターにデータ入力すること。最新技術を使う方法としては、OCRに書式を自動的に読ませるやり方がある。 しかしAWSのCEO Andy Jassyに言わせると、OCRは要するに無能な読み取り機にすぎない。それはテキストのタイプなどを認識しない。それを変えたいAmazonは今日（米国時間11/28）、Amazon Textractとい…続きを読む
Amazon、社内エンジニア教育に使っている機械学習コースを無料提供
サイバーマンデーの今日（米国時間11/26）、Amazonからちょっと意外なプレゼントがある。同社は自社エンジニアの教育に使っているものと同じ機械学習コースを無料で提供する。 学ぶべき内容は膨大だ——プログラミングの視点から見て。Amazon在籍8年のベテランでディープラーニングおよびAIのゼネラルマネージャーMatt Woodによると、コースは30種類延べ45時間にわたり、開発者、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、ビジネスプロフェッショナルなどが無料で受けられる。 同氏の説明によると、それぞれ「基本から始まり…続きを読む
Amazon Comprehendでは機械学習の技術とは無縁なデベロッパーでも専門用語で自然言語処理モデルを訓練できる
昨年Amazonは、自然言語処理のツールComprehendを発表した。それは情報のコーパスから、よく使われている語や語句を取り出し、ドキュメントを分類する。今日Amazonは同社のデベロッパーカンファレンスRe:inventに一週間先駆けて、Comprehendの機能向上を発表した。それにより機械学習の専門知識のないデベロッパーでも、専門用語や語句のリストを作るだけで機械学習のモデルを構築できる。 その機能アップを発表するブログ記事で、AmazonのディープラーニングとAIのゼネラルマネージャーMatt Woodがこう書いている: …続きを読む
RFIDステッカーからの信号で食品の汚染が分かる
安全でない食べ物は、それを食べる前に見つけたい。でも最近のベビーフード事件のように、瓶詰めや缶詰の場合はいちいち開けて調べることもできない。そこでMITの研究者たちは、食品に触れることなく、ある程度の距離から、一瞬でチェックできる方法を見つけた。それは、多くの製品にすでについているRFIDタグを利用する方法だ。 RFID(radio frequency identification, 無線周波数認識)は、小さなアンテナをステッカーやラベルに忍ばせておいて、それに特定の周波数の電波が当たると作動する。トランシーバーが950Mhzの信号を…続きを読む
機械学習のシステムはときどき人間をびっくりさせる…学習内容に忠実なだけで
機械学習の弱点や奇癖をまとめた、このシンプルなスプレッドシートは、それほど膨大ではないが、‘機械’の考え方を知るための楽しい資料だ。研究者のVictoria Krakovnaが作ったこのリストは、ロボットが法の精神と文字の両方に同時に従おうとしたときの、さまざまな状況を記述している。 たとえば下のビデオでは、機械学習のアルゴリズムが、ボートレースにただ参加するのではなく、円を描いてぐるっと回ったら高い得点が得られる、と学習した結果だ。 別のシミュレーションでは、“生きるためにはエネルギーが必要だが出産のエネルギー消費量はゼロ”、と学習…続きを読む
近日開催のイベント
