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。
いまさら聞けない機械学習入門
機械学習についての沢山の記事を目にして、何やら深遠なものが発見されつつあると思う人もいるかもしれないが、実際はその技術はコンピューティングと同じくらい古いものだ。 歴史上最も影響力のある計算機科学者のひとりであるアラン・チューリングが1950年に、コンピューティングに関する彼の論文の中で「機械は考えることはできるか？」という問いかけを始めたことは偶然ではない。空想科学小説から研究室に至るまで、私たちは長い間、自分自身を人工的な複製が、私たちに自分自身の意識の原点、より広義には、私たちの地上での役割、を見出すことの役にたつのだろうかと問…続きを読む
K-12校（小学校から高校まで）の生徒たちのインターネット安全性を守るために、Securlyが400万ドルを調達
Childrens’ Internet Protection Act（児童インターネット保護法）の規制によって、生徒にインターネットアクセスを提供する米国内の学校では 、生徒が猥褻あるいは有害なオンラインコンテンツにアクセスすることを防ぐために、一般にウェブフィルタリングシステムを使用しなければならない。 この法律は、元々2000年に制定され、2011年に改訂されたが、そもそもは資金力のある企業のために作られたエンタープライズソリューションを、学校で使う羽目になり、学区のIT部門には大きな負担が強いられた。 そこで、サンノゼのスタート…続きを読む
マイクロソフトの音声認識技術、「人間並み」に到達
マイクロソフトリサーチ（Microsoft Research）にとっては、おめでたい日となったことだろう。研究を続けてきた音声認識技術が、ついに人間レベルに到達したのだ。 具体的にいうならば単語誤り率（word error rate）が5.9%となったのだ。これはプロの口述筆記者と同じレベルとなる。すべてを完璧に聞き取るわけではないが、94%の正確性があれば、十分に会話についていくことができるのだ。 「これは20年間続けてきた研究の賜物です」と研究社のひとりであるGeoffrey Zweigはブログ記事の中で述べている。 マイクロソフ…続きを読む
AIが引き起こす破壊の波
【編集部注】著者のRudina Seseri氏は、Glasswing Venturesの創業者でマネージング・パートナーであり、かつハーバード・ビジネス・スクールのアントレプレナー・イン・レジデンスと、ハーバード大学イノベーション・ラボのエグゼクティブ・イン・レジデンスも務める。 情報技術はディスラプション（破壊）の波を超えて進化する。最初はコンピューター、そしてウェブ、遂にはソーシャルネットワークとスマートフォン、全てが人びとの生き方や、ビジネスの回し方に革命を起こす力を持っていた。それらは適応に失敗した企業を破壊し、一方では成長す…続きを読む
Google、AIから偏見を排除する方法を研究中
ガーベージイン・ガーベージアウト ― これは常にコンピューティングのルールであり、機械学習も例外ではない。基本的ぬAIは、教えられたことしか知らないので、データに何らかの偏見があれば、それに基づいて訓練されたシステムもそうなる。Googleは、そんな厄介で深刻な問題を引き起こしかねない状態を、”Equality of Opportunity” ［機会均等］と名付けた方法を用いて系統的に回避しようとしている。 機械学習システムは、基本的に様々なデータ集合の性質学習する予測エンジンから成り、新たなデータを与えられるといくつかあるバケツのど…続きを読む
それで良いのかGoogle（Not OK, Google）
昨日サンフランシスコで開催されたハードウェアの発表イベントで、Alphabetは、更に幅広く消費者の個人データ（それも、これまで以上に個人的な性質の情報の）収集に向かう野心を表明した。この先コンピューティングが静的なデスクトップやスクリーンを離れ、相互結合したデバイスのクラウドと合体し、更なるデータの生成に向かう動きを加速するためである。 新しい2種類の「Googleデザイン」旗艦Androidスマートフォン（Pixel）と共に、同社のAIアシスタント（Google Assistant）が最初からインストールされたAndroid、そし…続きを読む
PixelはこれからのGoogleそのものを体現したものだ、Androidではなく
Googleは今日、沢山のデバイスを発表した、しかし、ほぼすべてのものの中心として特に言及されたのはAssistantへの注力と、Googleのサービスの品揃えが提供できるものに関する説明だった。私は今、衛星回線を使ったキーノートを見た後、ここトロントでGoogleカナダの広報責任者であるAaron Brindleと、今のGoogleにとってハードウェアはどのような意味を持つのか、そして人工知能と機械学習に関する同社の仕事が、そのデバイスとどのように組み合わされるのかについて話し合った。 「今日の最も重要なメッセージの1つは、Goog…続きを読む
ディープラーニングが計算機の視覚に果たす役割
【編集部注】著者のClaire Bretton氏はdaco.ioの共同設立者の1人である。daco.ioはディープラーニングを使ったユニークな競合トラッキングツールを開発するするスタートアップである。以前、彼女はパリに拠点を置くトップ戦略コンサルティング会社のマネージャーだった。ESCPヨーロッパから修士号を取得している。 21世紀の最大の課題の1つは、コンピューターをより人間の脳に似たものにすることだ。私たちは彼らに話し、理解し、そして問題を解いて欲しい – そして今、私たちは画像を見てその内容を認識して欲しいと思うのだ。 長い間盲…続きを読む
Yahooがポルノを検出するニューラルネットワークをオープンソース化、ただし訓練はあなたの仕事
インターネットの上のものに、どうやってNSFWを指定するのか？ Yahooに聞こう。Yahooはそれをやっている。わいせつなコンテンツで訓練した、同社特製の、ポルノ検出ニューラルネットワークだ。そして今回、そのシステムがオープンソースになったから、誰もが使える。そう、そのとおり、フォークするのも自由だ。 それはもちろん冗談。Yahooのアルゴリズムは万能ではない。画像を見てNSFWだ、と判断するのは、もっとも手強い難問の一つだ。昔から、見れば分かるさと誰もが言うが、そう言える人は、全生涯をポルノを見て過ごした人だけだ。コンピューターに…続きを読む
Google、クラウド・プラットフォームで機械学習サービスをベータ公開―衛星写真修正にも活用
今朝（米国時間9/29）、サンフランシスコで開催された小さなイベントでGoogleはクラウド・コンピューティング・サービスを新しいプラットフォームに移行させることを発表した。このアップデートにはデータベース、アナリティクスに加えて機械学習サービスも含まれている。 今日の発表でGoogleが力を入れていたのは明らかに機械学習関係だ。機械学習は数ヶ月前から非公開のアルファ版としてテストされてきたが、Googleの機械学習インフラのボス、Urs Hoelzleは「今日からCloud Machine Learningは公開ベータ版としてすべて…続きを読む
Javaによるディープラーニングライブラリをオープンソースで提供するSkymindが$3Mを調達
オープンソースでJavaのディープラーニングライブラリとその一連の実装ツールを作っているSkymindが今日、Tencent, SV Angel, GreatPoint Ventures, Mandra Capital, Y Combinatorらによる300万ドルの資金調達ラウンドを完了した。Y Combinatorの2016冬季クラスで育ったSkymindは当初、Joe MontanaのLiquid 2 Venturesやそのほかの著名なエンジェルたちから資金を得ていた。 協同ファウンダーでCEOのChris Nicholsonは…続きを読む
Google、ニューラルネットワーク機械学習を検索翻訳に適用―第一陣は中国語/英語
ある言語を別の言語に翻訳するのは難しい作業だ。言語の自動翻訳システムを開発することはコンピュータ処理の目標の中でも非常に困難な部分だ。一つには、取り扱う対象となる語句の数が膨大になるからであり、それらを統べる規則を発見することは非常に難しい。幸いなことに、ニューラルネットワークは膨大かつ複雑なデータの自動的な処理が得意だ。 Googleは機械学習を利用した自動翻訳を長年にわたって開発してきたが、昨日（米国時間9/27）からその第一陣を公式にスタートさせている。 このシステムはGNMT（Googleニューラル機械翻訳=Google Ne…続きを読む
子どもの言語障害の早期発見を機械学習が支援、家庭でスマホで検診ができる
言語障害の検診は早めに、しかも複数回やれ、と言われる。でも、すべての子どもをタイミングよく検査できる設備と要員が完備している地域は、そう多くない。しかし、ここでご紹介するMITの研究結果が正しければ、少なくとも基本的な検査は、自動化され、家庭でもできるようになるだろう。 サンフランシスコで行われたInterspeech カンファレンスで、同校のコンピューター科学者たちが、その新しいテクニックを説明した。まだ開発の初期的な段階だが、かなり期待を持てそうだ。 関連記事 Affectiva and Uber want to brighten…続きを読む
GoogleはTensorFlowによる画像キャプションモデルをオープンソースに、物認識から状況認識への進化をねらう
ぼくの世代〔John Mannes, 1995/11生〕は、ほぼ全員がInstagramにはまっている。でもぼくは、2015年にこのプラットホームを去った（ごめんなさい）。理由は単純で、どの写真をポストするか、なかなか決められないこと、そして、簡潔で魅力的なキャプションを考えるのに、いつも苦労するからだ。 画像提供: Google でも、ぼくと同じ問題を抱えているひま人は、Google TensorFlow〔昨年オープンソース化〕の画像キャプションモデルを利用すれば、そのくだらない第一世界問題に終止符をうてるだろう。ぼくも、それが楽し…続きを読む
「ボット倫理」が問題になるのはこれから
【編集部注】著者のAmir ShevatはSlackの開発者リレーションの責任者。 ボットは私たちの生活の一部になってきている。朝目覚めると、私はAlexaにブラジルのサンバを再生するように伝え、Amyにミーティングのセットアップを任せ、Slackで現在の状況とレポートを知る。ボットビルダーたちと同様にユーザーたちも、ボットが私たちの生活の不可欠な一部であることを理解し始めている。しかし、これらの新しいハイテク友人たちを支配するルールは何だろう？ 所有権 人びとが訊ねるべきでありながら、結局訊ねることのない1つの大きな質問は、「このボ…続きを読む
「AI時代」の子どもたちはロボットの夢を見るか？
編集部：Crunch Network ContributorのRemi El-Ouazzaneは、最近Movidiusに加わった。前職ではTexas InstrumentsのOpen Multimedia Applications Platform (OMAP) 部門担当およびグローバル業務部長を務めた。 想像してみよう、ここに5歳の女の子がいる。母親はSiriに、父親はAlexaに話しかけているのを毎日のように見ている。こうしたやり取りは、その子の目にはどのように映っているだろうか。最近の子どもたちは、心を持っているような、あるいは…続きを読む
IBMがNvidiaの最先端GPUとインターコネクト規格を使った高速高性能サーバー機を披露
IBMが今日、IBM Power Systems S822LC for High Performance Computingという、たいへん分かりやすい名前のハードウェアシステムを発表した。ごてごてした名前だけど、実際には、とてもおもしろい製品なのだ。Nvidiaと共作したこの新しいシステムは、人工知能や機械学習、高度なデータ分析などのユースケースが主なターゲットだ。 この新しいサーバーマシンは、IBMのPOWER8 CPUを2つ、NvidiaのTesla P100 GPUアクセラレータを4つ使っている。でも、そういう種類のソフトウェ…続きを読む
Microsoftの人工知能Cortanaで、冷蔵庫がもっとスマートに
MicrosoftがLiebherr（リープヘル）の家電部門と共同で冷蔵庫をもっとスマートに、もっと速く、もっと強く作り替えようとしている……おっと失礼、「よりスマートに」だけでした。2社による新たなコラボレーションにより、Microsoftはコンピュータビジョン技術（いわばコンピュータの目）をMicrosoft Cognitive Services Computer Vision API経由で提供し、冷蔵庫が自分で庫内にある物体を見分けられるようにするという。 なぜ「庫内に入っているものを判別する冷蔵庫」が必要なのだろう？ 何か買い…続きを読む
AIが目に見えないUIを実現する
【編集部注】著者のMartin Legowiecki氏はドイツ在住のクリエイティブテクノロジーディレクター。 私たちと環境の相互作用は、例えばあなたがお馴染みのバーに入って、バーの椅子に腰掛ける前にはもう好みの飲み物を手にしていることができている、という位に簡単であるべきだ。バーテンダーはあなたを知っていて、どの飲み物が好みかを正確に把握しているし、まさにいまドアを開けて入ってきたことも知っている。明示的な「相互作用」はなくても、それは多くの相互作用から成り立っている。 私たちが機械と対話する方法、そして機械が私たちと相互作用する方法…続きを読む
Facebookの新アルゴリズムはクリックベイトを判定―トラフィック稼ぎの釣り記事は排除へ
Facebookはニュースフィードの表示アルゴリズムに新しくアンチ・クリックベイト機能を追加し、順次公開していく。この新機能のおかげで、 重要な情報を歪めたり、隠したり、誇張したりするページや記事へのリンクはニュースフィードに表示されなくなる。 Facebookは人力で何万という記事のクリックベイト指数 〔clickbaitiness score〕を算定し、このデータを用いて新しいアルゴリズムを訓練した。これにより、システムは「ベッドの下を覗くとなんとこれがいました！ 大ショック！」、「ニンニクを靴に入れた結果が信じられないことに」、…続きを読む
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