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。
機械学習研究者2000人が、Natureの新しい有料論文誌への投稿を拒否
世界一流の科学論文誌であるNatureは、Machine Intelligence（機械知能）の出版物を発行する計画を発表したが、研究者らは喜んでいない。この分野はオープン・アクセスの論文誌がうまく回っている ーー 何十年もの間誰もが避けようとしてきた有料アクセスモデルに今更かきまわされたくない。2000人以上の研究者が、投稿しないと宣言する書類に署名した。 今、学術出版業界は騒動の渦中にある。オープンアクセスの学術誌とその支持者たちは、Science、Natureといった名だたる守旧派や、Elsevier、Springerなどの有料…続きを読む
DeepCodeはAIの力でコードを洗う…未来のフロントエンドはプログラミングの自動化
チューリッヒのDeepCodeは — 基本的にはコードを分析して改良するためのツールだが — プログラマーのための文法チェッカー/文章改良ツールGrammarlyみたいだ。このシステムはユーザーのGitHub上のリポジトリを読み、25万のルールのコーパスを使って問題とその修復方法を教え、ただしそれによって互換性が壊れないように、そしてもっと良いプログラムになるようにする。 Veselin Raychevが創業し、アドバイザーとしてMartin VechevとBoris Paskalevが加わった同社のチームは、機械学習とAI研究の幅広…続きを読む
犬を使って犬の機械学習システムを作成する
私たちは、物体を識別したり、路上をナビゲートしたり、顔面の表情を認識するために機械学習システムを訓練してきたが、それらを例えば犬をシミュレートできるレベルほどに洗練することは困難のようだ。だがここで紹介するプロジェクトは、それを狙おうというものだ、まあもちろん極めて限定された範囲ではあるのだが。以下に紹介するAIは、一匹の賢いメス犬の振る舞いを観察することによって、犬のように行動する方法の基礎を学んだ。 この研究はワシントン大学とAllen AI研究所の共同研究であり、その結果の論文は、6月のCVPR（コンピュータービジョンとパターン…続きを読む
データは新しい石油ではない
（日本語版注：本稿は、Jocelyn GoldfeinとIvy Nguyenにより執筆された。Jocelyn GoldfeinはZetta Venture Partnersの業務執行取締役。 Ivy Nguyenは、Zetta Venture Partnersの共同経営者。） ソフトウエアの開発が以前に比べて簡単になったことで、ソフトウエア・ビジネスにおいて身を守ることは、以前よりも難しくなっている。そのため、投資家や企業家が、データに新しい競争力の可能性があると楽観視するのは不思議ではない。データは「新しい石油だ」と称賛する人間もい…続きを読む
Googleが三月の狂気(march madness)でリアルタイムの試合展開予想をCMで提供
Googleは、同社のデータサイエンスの技術をリアルタイムで試してみたいようだ。今週末（米国時間3/30〜）同社は、サンアントニオで行われるファイナルフォー(Final Four, 全米男子大学バスケ選手権)で、データ分析と機械学習の技術を駆使して、試合中にさまざまな予測を行う。そしてハーフタイムに放映されるテレビコマーシャルでは、そのゲームの後半戦について予言する。 その詳しい計画は同社の今朝（米国時間3/30）のブログ記事に載っていて、そこでは、Googleのクラウド技術を使ったスポーツデータの統計分析などで同社とNCAA（全米大…続きを読む
Google CloudはGoogle自身が使っているテキスト音声変換エンジンをデベロッパーに公開
テキストから音声への合成技術は近年大きく進歩し、最近のシステムは本物の人間がテキストを読んでるように聞こえるものが多い。その進歩を引っ張った企業のひとつであるGoogleは今日（米国時間3/27）、同社がAssistantやGoogle Mapsなどで今使っているのと同じ、DeepMindが開発したテキスト音声変換エンジンをデベロッパー向けに一般公開した。 そのCloud Text-to-Speechと呼ばれるサービスは、32種の声が12の言語とその変種を喋る。このサービスが生成するMP3またはWAVファイルは、ピッチや読む速度、音量…続きを読む
AIをクラウドにデプロイする過程を単純化するためにPaperspaceはサーバーレスを選ぶ
GPUベースのインフラストラクチャをサービスとして提供することは、スタートアップにとって容易なことではないが、機械学習やVFXを多用するモダンなソフトウェアの開発とデプロイを目指すクラウドインフラストラクチャサービスPaperspaceは、あえてそれに挑んでいる。そして同社は今日（米国時間3/21）、さらに次の一歩として、AIや機械学習のプロジェクトでサーバーのデプロイを不要にするサービスプラットホームGradientを発表した。 どんなサーバーレスのアーキテクチャでも、サーバーがいなくなるわけではないが、ユーザー（デベロッパー）が手…続きを読む
IBMが“サービスとしてのディープラーニング”をWatson Studioから提供、簡単・易しいを重視
機械学習のワークフローと訓練モデルを作るサービスWatson Studioに今日（米国時間3/19）、新しいサービスDeep Learning as a Service(DLaaS)が加わった。すでに類似サービスもあるこのサービスは、機械学習の最新の進歩を、その難解さの敷居を下げ、企業ユーザーにとって使いやすい形で提供する。 この新しいツールを使うデベロッパーは、彼らがすでに使っているオープンソースのフレームワーク（TensorFlow, Caffe, PyTorch, Kerasなど）を使って自分たちのモデルを開発できる。実際にはI…続きを読む
新惑星の発見に貢献したNASA/Googleの機械学習システムAstroNetをあなたも利用できる
おぼえておられると思うが、昨年12月に、NasaのデータとGoogle Brainの脳力を利用する機械学習により、二つの新しい惑星が見つかった。あなたがそれと同じことをやってみたいなら、そのシステムを作ったチームが今日（米国時間3/8）、その天文学的偉業の達成に使われた、AstroNetと呼ばれるプログラムのコードをリリースしたから、試してみたらどうだろう。 NASAのKepler宇宙望遠鏡は、銀河系を何年もかけてスキャンし、惑星サイズのオブジェクトが星の前面にあって、そこだけやや暗くなってるところ（上図）を観察した。 そのデータセッ…続きを読む
モバイルで写真やビデオの背景を変えて楽しめるGoogleのAIツールがYouTube Storiesに装備
Googleの研究者たちは、人びとが他人を騙（だま）して、今自分は月にいる、と思わせたり、今は昼ではなくて夜だと見せかけることが好きだ、と知っている。しかしそんな楽しいいたずらは、映画のスタジオへでも行って、グリーンのスクリーンの前で撮影しないと実現は難しい。そこで2018年の優秀なプログラマーたちは、自分たちにできることをした: ニューラルネットワークを利用してそれをやるのだ。 その、“ビデオセグメンテーション”（ビデオ切り出し）と呼ばれるツールは、モバイル上のYouTube Storiesで今日（米国時間3/1）から一部のユーザー…続きを読む
アルゴリズムによるゾーニングは、より安い住居と公平な都市への鍵となるか？
米国のゾーニングコード（都市の地区にコードを割り当て、そこに建築できる施設を規制する制度）の歴史は1世紀に及ぶ。そしてそれは、米国のすべての主要都市（ おそらくヒューストンを除く ）の生命線であり、何をどこに建築できるのか、近隣では何を行うことができるのかを決定するものだ。だが現在、研究者たちが、その複雑さが増してきたことを受けて、都市空間を合理化するための現在のルールベースのシステムを、ブロックチェーン、機械学習アルゴリズム、そして空間データにに基く動的システムで置き換えることができるかどうかの探究をさらに進めている最中だ。おそらく…続きを読む
Google CloudがプリエンプティブなGPUをローンチ、料金は50%安
Google Cloudが今日（米国時間1/4）、プリエンプティブなGPUのローンチを発表した。GoogleのプリエンプティブVMやAWSのスポットインスタンスなどと同様に、これらのGPUも相当な低料金で利用でき、しかし preemptibleの名のとおり、Googleがそのリソースを必要とするときにはいつでもシャットダウンされる。ユーザーはそのとき、30秒の警告をもらうだけだ。またこのプリエンプティブGPUは、最大24時間しか利用できない。 使用できるGPUは、Google Cloudプラットホームが今提供しているNVIDIA K8…続きを読む
AIのパイオニア、Andrew NgのLanding.aiは製造業の改革を目指す――最初のパートナーはFoxconn
人工知能のパイオニア、Andrew NgはGoogle BrainプロジェクトやBaiduのAIグループのリーダーを務めたことなどでよく知られている。Ngはオンライン学習のCourseraの共同ファウンダーであり、そこで教えている機械学習のコースも有名だ。今年初めにBaiduを離れた後、Ngが何をしているのか（もちろんCourseraで多くのコースを教える以外にということだが）はっきりしなかった。 しかし今日（米国時間12/14）、NgはLanding.aiという新しいスタートアップを立ち上げたことを発表した。この会社は人工知能テクノ…続きを読む
コードレビューサービスのPullRequestがGoogleのGradient Venturesらから$2.3Mを調達
Y Combinatorの今年の夏季の卒業生PullRequestが今日（米国時間12/7）、230万ドルのシードラウンドを発表した。そのラウンドをリードしたのは、GoogleのAIに特化した新設ファンドGradient Venturesだ。そして、Slack Fund, Fika Ventures, Defy Ventures, Lynett Capital, FundersClub, Joe MontanaのLiquid2 Venturesらがこの投資に参加した。 同社は、コードレビューをサービスとして提供する。今日の高速でアジャ…続きを読む
IBMの新しいPower9チップはAIと機械学習のために開発された
人工知能や機械学習などのリソースを大量に消費する作業を、滞りなく処理するためにコンピューティングパワーを増加させるための競争に、IBMは最新世代のPowerチップであるPower9で参戦した。 同社はこのチップを、サードパーティーのメーカーや、Googleなどのクラウドベンダーへ販売する予定だ。一方、Power9チップを搭載した新しいコンピューターAC922もリリースする。また、IBMクラウドに対してもこのチップを投入する予定だ。「私たちは通常、私たちのテクノロジーを完璧なソリューションとして市場に提供しています」と説明するのは、IB…続きを読む
AWSのSageMakerを使えばふつうのデベロッパーが機械学習のモデルを作れる
クラウドサービスは、ソフトウェアやインフラストラクチャの‘管理’という面倒な部分を取り除いてくれる。今日では、機械学習が多くのデベロッパーたちのあいだで急速に関心を集めつつあるが、AWSはそれのいちばん面倒な部分、すなわち機械学習のモデルの構築とデプロイの過程を、同社のクラウドサービスにより、単純化しようとしている。 そのサービスが、今日（米国時間11/29）のre:Inventカンファレンスで発表されたAmazon SageMakerだ。それは、デベロッパーやデータサイエンティストに、機械学習のモデル制作プロセスを管理するためのフレ…続きを読む
Algorithmiaのプラットホームにより企業が自分たちの機械学習モデルを管理しデプロイできる
Algorithmiaという名前のスタートアップが、オンラインのマーケットプレースを開始しました。何のマーケットプレースでしょう？ そう、正解です。アルゴリズム屋だからアルゴリズムに決まっています。そして、デベロッパーたちがここに出品するアルゴリズムは、顔認識や感情分析などなど、機械学習関連のものがとても多かった。 そこで、ML/AIがブームであることに気づいた同社は今日（米国時間11/15）、その方向への次の一歩を踏み出し、データサイエンティストが自分で機械学習のモデルを管理/デプロイできて、社内でモデルの共有もできる、というサービ…続きを読む
GoogleがTensorFlow Liteのデベロッパープレビューを共有、画像や自然言語処理で試用可
5月のGoogle I/Oで、TensorFlowのモバイルデバイス用のバージョンが発表されたとき、会場のデベロッパーたちはざわめいた。そして今日Googleは、その期待に応えて、TensorFlow Liteのデベロッパープレビューをリリースした。 このライブラリは、スマートフォンや組み込みデバイスで使う軽量級の機械学習ソリューションを作ることがねらいだ。Googleはそれを、TensorFlowのモバイルに向けての進化と呼び、今日からそれを、AndroidとiOS両方のアプリデベロッパーが利用できる。 開発の主眼はモデルの訓練より…続きを読む
機械学習の良質なモデルは各ドメインエキスパートが作るべき、Piensoは非技術者がモデルと対話できるツールを提供
機械学習のエキスパートはもちろん機械学習技術に貢献する、しかしプログラミングとは無縁な、世の中のそのほかの分野のエキスパートたちも、逆に、機械学習のモデル構築には役に立つはずだ。 そこでMITから生まれたスタートアップPiensoは、機械学習のモデルの訓練を技術者以外の人にもできるようにして、人材のいない企業などが、さまざまな分野のエキスパートたちが持つ良い知識や情報を利用できるようにしたい、と考えた。 “機械学習のエキスパートでないドメインエキスパート（各分野の専門家）をモデルに埋め込んで彼らの専門知識を利用するにはどうしたらよいか…続きを読む
AIが「考えた」どこか見覚えのあるセレブの顔
この地球上に足りないものがあるとすれば、それはセレブだろう。もしも十分な数のセレブが既にいるとすれば、こんなに続々と新しい人が登場するはずもない。今こそコンピューターの力を借りるときだ！と思いきや、実は既にそのような研究は進められている。セレブの顔を認識できる（なんと羨ましいことだろう！）AIが、ある研究で何十人ものセレブを「考え出す」というタスクを課せられた。その結果は……見てのお楽しみだ。 上図を見ればおわかりの通り、生成された画像は宣材写真として使えるレベルではない。左下の男性の写真は、背景の一部が左耳と重なりあっていて見栄えが…続きを読む
近日開催のイベント
