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。
専門知識なしで動画からオブジェクト検出 ― Matroidが本日ローンチ
画像が何千語分もの情報をもつとしたら、ビデオはその数字にフレームレートを掛けあわせた分の価値があることになる。本日ローンチしたコンピュータービジョンのMatroidは、誰もがビデオの中に含まれた情報を活用できるようになるサービスだ。直感的に操作できる同社のWebプラットフォームを利用することで、ビデオに映る人物やその他のオブジェクトを検出するディテクターをつくることができる。 Matroid創業者のReza Zadeh氏はスタンフォード大学で非常勤の教授を務める人物。彼が最初にこのビジネスの構想を思いついたのは約10年前だった ― そ…続きを読む
GoogleのCloud PlatformがGPUをサポート
3か月前にGoogleは、2017年の早い時期に、機械学習などの特殊なワークロードためにハイエンドのグラフィクスプロセシングユニット(graphics processing unit, GPU)のサポートを開始する、と発表した。2017年の早い時期とは今のことだから、Googleは言葉に違（たが）わず今日から、Google Cloud Platform上でGPUを使えるようにした。予想通りそれはNvidiaのTesla K80で、ユーザー（デベロッパー）はひとつのCompute Engineマシンで最大8つを動かすことができる。 GP…続きを読む
企業のクラウド環境をモニタしてリソース等の最適化を行うYotaScaleが$3.6Mを調達
エンタープライズ指向のアクセラレータAlchemistを卒業したYotaScaleが、360万ドルのベンチャー資金の調達を発表した。そのラウンドに参加した投資家は、Engineering Capital, Pelion Ventures, およびエンジェルのJocelyn Goldfein, Timothy Chou, そしてRobert Dykesだ。同社は機械学習を利用して、企業のクラウドコンピューティングの実行性能（パフォーマンス）や可用性、費用などの最適化を図る。同社と競合するCloudHealth Technologiesと…続きを読む
Googleの「A.I. Duet」は人間に合わせて即興演奏してくれる
Googleは今日（米国時間2/16）、楽しい機械学習実験を新たにスタートした。ウェブベースで行われるこの実験では、パソコンのキーボード（または対応するMIDIキーボード）でメロディーを奏でるとコンピューターがデュエット演奏してくれる。 しくみはこうだ。まずいくつか音階を弾いてコンピューターがレスポンスするのを待つ。ただしコンピューターから戻ってくるサウンドはデタラメに聞こえることが多い。演奏した音階と演奏の速さが何かしら関係しているのは確かだが、その「関係」は何らかのメロディーにも演奏のタイミングやリズムに近いものにも変換されない。…続きを読む
GoogleとKaggleの共催で大量のビデオに自動的にタグ付けする機械学習アプリケーションの懸賞、賞金総額10万ドル
GoogleとKaggleが今日（米国時間2/15）、機械学習の技術でビデオのタグ付けを自動化する方法の懸賞を発表した。 優勝賞金は3万ドルで、2位から4位まではそれぞれ2万5千、2万、1万5千、1万ドルの賞金をもらえる。応募するデベロッパーは、Googleが最近アップデートしたビデオデータの集合、YouTube-8M V2のビデオを分類してタグ付けする。700万本のYouTubeビデオから成るこのデータ集合は、計45万時間ぶんのビデオに相当する。ラベルはすでに付いているから、デベロッパーはそれを訓練データとして利用できる。ただし、ま…続きを読む
IBMの機械学習フレームワークPower AIがGoogleのTensorflowをサポート、Intelより一歩遅れて
IBMには、同社のPowerプロセッサーとNVIDIAのNVLinkをベースとするサーバーを使っている企業のための機械学習フレームワークPowerAIがある。NVLinkはGPUとCPUを結ぶ高速リンクで、ディープラーニングの計算はその多くをGPUが担当する。今日（米国時間1/26）同社は、そのPower AIが、機械学習ライブラリの中ではとくに人気のあるGoogleのTensorflowをサポートする、と発表した。 TensorFlowは公開されてまだ1年とちょっとだが、短期間でGitHub上の一番人気のオープンソース機械学習ライブ…続きを読む
機械と人間の役割分担を見つめ直してみよう
【編集部注】執筆者のKatherine BaileyはAcquiaのデータサイエンティスト。 最近騒がれている機械学習のバイアスや倫理上の問題から、数字とデータには限界があることは明らかだ。偽ニュースの失態や、自然言語処理の分野で有名な研究者がその解決にあたっている様子を見ると、自分たちが解決しようとしている問題を明確にすることこそが1番難しい問題なのだとわかる。いつどのようにスマートマシーンを使うか、という判断には人間の力が欠かせない。そしてスマートマシンを賢明かつ安全に利用するためには、目的のレベルが上がるほど、人間が積極的に関わ…続きを読む
「AIを搭載」は「全て自然」同様の技術的ナンセンスだ
人工知能と卵の値段の共通点は何だろうか？ さて、今あなたはお店で9から10種類の卵からどれかを選ぼうとしている。ある1つがあなたの目を捕える「全て自然（All natural）」。まあ、いいんじゃないかな、自然であることは良いことだし、30セントばかり高いだけだし。ということであなたはそれを買う。さて、そうして選んだ鶏や卵は他のものよりも、より「自然」であるかもしれないし、そうではないかもしれない。なぜなら公式には、それどころか一般的な合意としても、自然に対する定義は存在していないからだ。それは何でもないもののために、あなたに30セン…続きを読む
日本のCAMPFIREが約3億円を調達:レンディング事業参入とAIの研究開発へ
クラウドファンディング・プラットフォーム「CAMPFIRE」を運営する株式会社CAMPFIREは本日、第三者割当増資を実施し、合計で3億3000万円を調達したと発表した。 今回の資金調達に参加した投資家は以下の通りだ：D4V1号投資事業有限責任組合、GMOインターネット株式会社、SMBCベンチャーキャピタル株式会社、East Ventures、株式会社iSGSインベストメントワークス、株式会社サンエイトインベストメント、株式会社セプテーニ・ホールディングス、株式会社ディー・エヌ・エー、株式会社フリークアウト・ホールディングス、ほか個人…続きを読む
製品化への道に潜む「AIの溝」の越え方
【編集部注】執筆者のSimon ChanはSalesforce Einsteinのプロダクト管理担当シニアディレクターを務めており、以前はPredictionIOの共同ファウンダー兼CEOでもあった。 AIが私たちの生活やビジネスをより良くしているという、うきうきするようなニュースを毎日耳にする。AIは既にX線写真を解析し、モノのインターネットを動かし、営業・マーケティングチームの次の一手を考え出すほどまでになった。その可能性は無限大に広がっているようにさえ見える。 しかし全てのサクセスストーリーの背景には、研究段階から抜け出せずに終…続きを読む
人体とテクノロジーの融合のこれまでとこれから
【編集部注】執筆者のDaniel Waterhouseは、Balderton Capitalのジェネラル・パートナー。 ”人間”と”機械”の距離が縮まりつつある。機械学習によって、仮想現実はより”リアル”に感じるようになり、これまで人間の脳でしか処理できないとされていたことも、AIがどんどん再現できるようになってきている。このような技術の力によって、テクノロジーはこれまでにないほど人間の体に近づいており、だんだんと奇妙な感じさえしてくる。 しかし、これからもっと奇妙なことが起きようとしている。 まずはこんな問いからスタートしてみよう。…続きを読む
Microsoftがインドで目の健康のために機械学習を活用、Google DeepMindに対抗
同じ企業間競争でも、障害者の生活が少しでも良くなるための競争なら、大いに奨励したいね。Microsoft Indiaは、GoogleのDeepMindのやり方に倣って、インドにデータドリブンの視覚障害者支援サービスを導入するための研究グループ、Microsoft Intelligent Network for Eyecare（目のケアのための人工知能ネットワーク）を立ち上げた。 DeepMindの眼科医学へのアプローチはイギリスがターゲットだったが、Microsoftは必ずしも対象国を限定しない。同社はアメリカ、ブラジル、オーストラリ…続きを読む
あの鳥は何だろう？と思ったら写真を撮って鳥認識アプリMerlinに見せよう、数秒で分かる
あれはヒメハジロかな？ それともオオバン？ アビじゃないの？ ではなるべく近くで写真を撮り、鳥の種を確認するアプリMerlinに見せよう。数秒で教えてくれるから、まるでそれは、鳥類学者になりたいきみのためのShazamだね。 もう1年あまり前から、写真を認識する機能はMerlinの大きなエコシステムのごく一部でしかないけど、最近コーネル大学の愛鳥家たちが、モバイルアプリでそれができるようにした。写真を撮ってそれをズームすれば、あとはMerlinのデータベースが仕事をしてくれる。 飛んでいるミサゴをGalaxy S4で撮るのは難しい。接…続きを読む
GoogleのAI翻訳ツールは独自の内部的言語を発明したようだ、そうとしか言えない不思議な現象が
まあ、パニックになる必要もないけど、今やコンピューターが自分たちの秘密の言語を作って、たぶんまさに今、われわれについて話しているんだ。ちょっと話を単純化しすぎたし、最後の部分はまったくのフィクションだけど、GoogleのAI研究者たちが最近、おもしろそうで、しかも人間にとって脅威になるかもしれない、事態の進展に、遭遇しているんだ。 憶えておられると思うが、Googleは9月に、同社のNeural Machine Translation（ニューラルネットワークによる機械翻訳）システムが稼働を開始したと発表した。それは、ディープラーニング…続きを読む
拡張現実と機械学習による農業革命
【編集部注】著者のJeff Kavanaugh氏は、Infosys Consultingの、High-Tech & Manufacturingにおける、VP兼マネージングパートナーである 農業は、これまで人類が生み出したもっとも成熟した産業だ。文明の黎明期から、農業は洗練され、調整され、適応されてきた — しかし完成したことはなかった。私たちは社会として、常に農業の未来を心配している。今日では、私たちはハイテクセクターが提供する概念も適用している — デジタル、IoT、AIなどなど。では、なぜ私たちは心配しているのだろうか？ エコノミ…続きを読む
GoogleのCloud PlatformがGPUマシンを提供するのは2017年前半から、ただし機械学習SaaSとAPIはますます充実
Googleが今年前半に立ち上げたCloud Machine Learningサービスは、Google自身によれば、早くも“急成長プロダクト”の一つになっている。今日同社は、このサービスの新しい機能をいくつか発表し、機械学習のワークロードを動かしたいと思っているユーザーとデベロッパーの両方にとって、さらにサービスの利用価値を増そうとしている。 これまでGoogleは、競合するAWSやAzureのように、ハイエンドのGPUを使う仮想マシンをデベロッパーに提供してこなかった。しかし、機械学習など、科学の分野に多い特殊でヘビーなワークロード…続きを読む
機械学習の応用例デモ８種をサイト訪問者がいじって遊べるGoogleのAI Experiments、コードのダウンロードもできる
Googleの機械学習や人工知能の仕事はおもしろいものが多いが、商業的というより、ややアカデミックだ。でも人間は、そんな、手で触れないものでも、なんとか触（さわ）って理解したいと思う。そこでGoogleは、この新しい技術の小さなデモを集めて、AI Experimentsという展示サイトを作った。 目的は、人びとが機械学習の応用例をいじって遊んだり、コードをダウンロードして原理を理解することだ。今展示されているのは8つだが、そのうちの4つは今すぐにでもWeb上で対話的に体験できる。 Giorgio Cam（モバイルがおすすめ）は、ユーザ…続きを読む
私たちとまだ若いAIとの関係を考える
【編集部注】著者のAndrew Heikkilaはアイダホ州ボイジーに住むハイテクを愛好するライターである。この投稿者による他の投稿：ロボットが私たちの仕事を奪うという事態を楽しもう【英語】、人工知能と人種差別【英語】 「お前たち人間が、信じられないようなものを俺は見てきた。オリオン座の肩の近くで炎を上げる攻撃船。タンホイザーゲートの近くの暗闇で煌めくC-ビーム。それらは全て時とともに失われてしまう、雨の…中の…涙のように。死ぬときが来たようだ」— Roy Batty, ブレードランナー。 人工知能は半世紀以上もの間人類を魅了してきた…続きを読む
AIによる全自動衣類折りたたみ機を開発する日本のセブンドリーマーズが60億円の大型資金調達を発表
AIによる全自動の衣類折りたたみ機を開発する日本のセブンドリーマーズは11月14日、パナソニック株式会社、大和ハウス工業株式会社、SBIインベストメントを引受先とした第三者割当増資、技術開発提携および販売提携により、60億円の大型資金調達を実施したことを発表した。2015年6月のシリーズAで調達した約15億円を含め、同社のこれまでの資金調達額の合計は約75億円となる。 日本のスタートアップとしては、今年3月に約84億円を調達したメルカリなどに次ぐ大型の資金調達だ。 放り込むだけでAIがベストな折りたたみ方を判断 セブンドリーマーズが開…続きを読む
バイアスなきAIを創るのは、なぜ難しいのか
編集部注：本稿を執筆したのは、TechTalksの創業者であり、自身もソフトウェアエンジニアであるBen Dicksonだ。 人工知能と機械学習のテクノロジーが成熟し、それを利用すれば複雑な問題をも解決できることが実証されつつある。それにつれて、私たちはこれまで人間には不可能だったことも、ロボットなら成し遂げることが可能なのではないかと考えるようになった。それはすなわち、個人的なバイアスを排除して物事を判断するということだ。だが、最近の事例によって機械学習が抱える予想外の問題が浮き彫りになっている。その他の革新的な技術と同じように、機…続きを読む
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