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。
ボットで満ちた未来における人間の役割
【編集部注】執筆者のJustin DiPietro氏はSaleMoveのCOO ボットが遍在している世界を想像して欲しい…ほぼすべてのオンラインのやり取りがSiri、Alexa、Cortana、あるいは程なく名付けられる人工物によって行われる世界だ。そこでは銀行取引は楽勝だ、オンライン検索履歴から顧客サービスボットはすぐにあなたの銀行取引のやり方を推定することができるからだ。この世界では、消費データに基づいて毎週食料や日用品が再注文されるので、台所の棚や冷蔵庫はいつでも一杯になっている。 しかし、ボットが究極の利便性を提供するこのよう…続きを読む
赤ちゃんの睡眠でお悩みなら「Nanit」にお任せ
もしシンプルなカメラが捉えた映像を機械学習が分析して、フェンスに近づいてくる人物の警戒レベルを教えてくれるとしたらどうだろう。もし同様にして食料品店の売り場で買い物をしている人の行動を分類できるとしたら？例えば、買う気があるのか、決断停止中か、はたまた探しているものをちゃんと見つけられているのか。画像認識と解析速度の向上のおかげで、単に観察するだけではなく、人間の行動を分類できるスマートカメラはモノのインターネットの次のステップなのかもしれない。 Nanitはそう言った市場に進出した最初の企業の1つだ。Dr. Assaf Glazer…続きを読む
Googleは機械学習アルゴリズム専用の高速チップを内製、なんと、８ビット機だ
GoogleのデベロッパーカンファレンスI/Oにおける発表によると、同社は機械学習のアルゴリズムの高速化に特化した独自のチップの構築を最近開始した。 その特製のチップはTensor Processing Units(TPU)と呼ばれ、同社のテクニカルインフラストラクチャ担当SVP Urs Holzleによれば、すでに同社のデータセンターで1年あまり使われている。またGoogleによれば、それは“性能が大幅に最適化されているので、１電力単位（ワット）あたりの機械学習実行効率がきわめて高く”、しかも、“通常なら７年はかかる技術進歩を１年で…続きを読む
人工知能の暴走を抑える「人工天使」が必要だ
編集部注： Jarno M. Koponen氏はデザイナーであり人文科学社でもある。またメディア関連のスタートアップであるRandomの共同ファウンダーでもある。新しい「人間中心」のデジタルエクスペリエンスを模索している。 インターネット上のさまざまなことがアルゴリズムにより処理されるようになった。しかしどうやら「人間のため」という視点が欠落しつつあるようにも見える。実現したところで何のメリットもないような「ソリューション」が提示されることすらあるように思うのだ。 アルゴリズムにより表現される自己の危うさ デジタルデバイスは、ポケット…続きを読む
YouTube、iOSとAndroidのアプリで「あなたへのおすすめ」を全面アップデート
次にiOSかAndroidスマートフォンでYouTubeアプリを開くと、ホームページが改良されているのに気づくだろう。 これまでYouTubeは「あなたへおすすめ」動画を多数のサムネールのリスト形式で表示してきた。 その後にさらにユーザーが最近再生したビデオと興味を持つテーマに沿った短いリストが続く。 新しいモバイル・アプリではすべての「おすすめ」ビデオが単一のフィードに統合され、その分サムネールは大きくなっている（大きすぎてスクロールしなければサムネールは2つぐらいしか表示されないかもしれない）。この変更により、「あなたへのおすすめ…続きを読む
Googleの機械学習ライブラリTensorFlowがv 0.8から分散並列処理をサポート、訓練の高速化が期待
Googleが今日、機械学習のためのオープンソースのライブラリTensorFlowの0.8をリリースした。こういう、小数桁のアップデートは、それほど重要でない場合が多いけど、TensorFlowはこのバージョンから、機械学習のさまざまなモデルを構築するための訓練プロセスを数百台のマシン上で並列に動かせるようになる。 これまで、TensorFlowを使って数日〜数週間を要していた複雑なモデルの訓練が、数時間でできるようになる。 同社によると、TensorFlowでかねてからいちばん多い要望が、分散コンピューティングだった。今回のアップデ…続きを読む
このニューラルネットワークは、白黒写真に正しい色の「幻覚」を起こさせる
機械が支配する未来は、歴史から白黒写真を排除してしまうかもしれない。必要なのは、バークレーのコンピュータ科学者、Richard Zhangの作ったこのシステムだけだ。魂のないシリコンの感性があらゆるモノクロ写真に色の「幻覚」を起こさせる。 このシステムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる、画像認識の一種を利用して、人間の脳の下位レベルの視覚システムを模倣することによってパターンを認識し対象を分類する。おそらくGoogleのDeepDreamが、最もよく知られた例の一つだ。数百万枚の ― ありとあらゆる種類の ― 画像…続きを読む
返信を自動的に書いてくれるSmart Reply機能がWeb上のInboxにもやってきた
Gmailチームが作ったInboxは、GoogleがGmailユーザーに贈る次世代eメールクライアントで、とくに、入信メッセージを便利に扱えるためのさまざまな機能がある。それらの中で、前から最良と言われている機能のひとつがSmart Replyだ。これは、Googleの機械学習のインテリジェンスがユーザーのメールを見て、とても短い三つの返信を提案する。 これまで、この機能が使えたのはInboxのモバイルアプリだけだったが、しかし今日からは（米国時間3/15）、Webでも使える、Googleによると、モバイルアプリでは返信の10%がSm…続きを読む
DeepMindのAIに負けた囲碁の世界チャンピオンが最終戦直前のゲームで勝利…AlphaGoを上回る妙手で
マシン3勝、人間1勝…これが、DeepMindのAlphaGo対人間の囲碁世界チャンピオンLee Sedolの、5番勝負のこれまでの結果だ。 先週GoogleがオーナーであるそのAIは、Sedolとの初戦に勝って歴史的な勝利を達成した。初めてマシンが、世界クラスのプロの囲碁プレーヤーを負かしたのだ。その後、そのアルゴリズムは続く2試合にも勝って3連勝を達成、5番勝負における勝利を確定した。 しかし、まだ2試合残っている今となってSedolは、（The Vergeによれば）第4試合に勝ち、人類のために1勝を取り戻した。 DeepMind…続きを読む
TensorFlowライブラリによる機械学習モデルの、本番アプリケーションへの実装を助けるAPI集TensorFlow ServingをGoogleがリリース
Googleが今日（米国時間2/16）、TensorFlow Servingをローンチした。これは、デベロッパーが着想した機械学習モデルの、プロダクション環境における実装を助けるオープンソースのプロジェクトだ。TensorFlow Servingはその名のとおり、Googleの機械学習ライブラリTensorFlowに向けて最適化されているが、しかし同社によると、そのほかのモデルやデータをサポートするよう拡張もできる。 TensorFlowのようなプロジェクトがあれば、機械学習のアルゴリズムを作ったり、それらを特定のタイプのデータ入力に…続きを読む
MicrosoftのiOSアプリ“Fetch!”はあなたの犬の（そしてあなた自身の！）犬種を当てる
【抄訳】 Microsoftの新しい画像認識ソフトですら、私の犬の犬種は分からない。でも、それはしょうがない。しかし、あなたの犬が殺処分施設から救ってきた雑種犬でなければ、最新のMicrosoft Garageプロジェクト: Fetch!を楽しめるかもしれない。このiPhoneアプリは、犬の写真を見てその犬種を当てる。正確に当てられないときは、至近の犬種である確率のパーセンテージを出す。 そう、今あなたが思ったとおり、犬でなくて人間でもよい。 このアプリは、機械学習で何ができるかを、おもしろく見せる、というシリーズのひとつだ。今回のは…続きを読む
Microsoftが機械学習ツールキットCNTKをGitHubに移しMITライセンスを適用
Microsoftが今日（米国時間1/25）、デベロッパが同社のComputational Network Toolkit(CNTK)を使って深層学習（ディープラーニング, deep learning）アプリケーションを作りやすいように、プロジェクトをGitHubに載せ、MITのオープンソースライセンスを適用することにした。Microsoftがこのツールキットをオープンソースにしたのは2015年の4月だが、コードはMicrosoft自身のCodePlexサイトでホストされ、これまでは大学向けの、制約のあるライセンしかなかった。 前のラ…続きを読む
メッセージングアプリでコンピュータサイエンスおたくがデザイン偏重のWebに復讐する
[筆者: Indus Khaitan]（Oracleに買収されたエンタプライズモバイルのBitzer Mobileの協同ファウンダ。その前はソーシャルメディアのコンテンツ発見プラットホームSezWhoのCTO。） 初期のWebサイトは単純なHTMLだった。長いHTML文が何でも表現し、左右対称のページレイアウトが好まれた。CSSがなかったので、今日のように、HTMLのコードが三次元的に肥大することはなかった。ぼくは最初からCSSが嫌いで、今でも大嫌いだ。 敬愛すると同時に憎たらしくもあるデザイナーたちが、ぼくのWebを乗っ取ってしまっ…続きを読む
NVIDIAのGPU最新製品二種は機械学習/深層学習/大規模データセンターに最適化、今やアクセラレータはゲームのためにあらず
今やGPUは、Crysisを高いフレームレートでプレイするためにある、という時代ではない。何らかの大規模な変換処理を行うコンピューティング技術の多くが、今ではGPUを使って並列処理の高速化を図っている。 ビデオのエンコーディングはその典型的な例だが、最近では機械学習もそのひとつだ。NVIDIAはとくに後者に力を入れており、今日（米国時間11/10）は新しいハードウェアアクセラレータ二種と、デベロッパやデータセンターの管理者がこれらのアクセラレータを深層学習とその上での画像/ビデオ処理に利用するための、一連のツールを発表した。 さらにN…続きを読む
自分のスマホで簡単な手作業バイトができるSpare5、シリーズAで$10Mを調達
Spare5を利用して企業は、写真にタグ付けをするとか、コンテンツを分類整理するなどの細かい雑務を、停留所でバスを待っているスマートフォンユーザ（==ひまな人）にやってもらい、その‘賃金’を払う。それはまるでAmazon Mechanical Turkのモバイルバージョンみたいだが、同社はこのたびシリーズAで1000万ドルを獲得した。このラウンドをリードしたのは、Foundry GroupとMadrona Venture GroupとNew Enterprise Associates(NEA)の3社だ。 同社によればこの新たな資金は、…続きを読む
これからのアプリケーションはデータセンタースタックを必要とする
[筆者:Derrick Harris ] 編集者注記: Derrick HarrisはMesosphereのシニアリサーチアナリスト。Harrisは最近GigaOMに、クラウドとビッグデータについて書いた。 インターネットはこれまでの20年間で生活を大きく変えた。Webとモバイルのアプリケーションで、どこからでも、情報の検索と買い物とスムーズなコミュニケーションができ、しかもそのスピードは、これまでありえなかったほどに速い。車のダッシュボードでおすすめの映画を知り、携帯電話でビデオの制作と掲載ができる。温度計を買えば、仕事に出かける時…続きを読む
Algorithmia―研究者とスタートアップをつなぐユニークなアルゴリズムのマーケットプレイス
Algorithmiaは昨年8月に240万ドルの資金を調達したスタートアップだが、強力なアルゴリズムを発明した研究者とソフトウェアのデベロッパーを結びつけるマーケットプレイスのプライベート・ベータテストを開始した。 このマーケットプレイスにはすでに機械学習、音声画像処理、コンピュータビジョンなど800のアルゴリズムが登録されており、デベロッパーのさまざまなニーズに応じられるようになっている。 このサイトにアルゴリズムを登録した発明者は、そのアルゴリズムの利用者から料金を受取ることができる。Algorithmiaではアルゴリズムの募集に…続きを読む
Microsoft、クラウドベースの機械学習プラットフォームAzure MLを正式リリース
企業には日々四方八方から大量のデータが流れこんでくる。顧客、ソーシャルメディア、モバイルアプリ、センサー、Excel表計算ファイル等々、その種類と量は増えるばかりだ。Microsoftは企業のビッグデータ処理を助けるためクラウド上の機械学習のAPIを公開した。 今日（米国時間2/18）、MicrosoftはStrataカンファレンスで、クラウド機械学習サービス、Azure Machine Learningを正式に発表した。このサービスは6月にベータ版が公開されていたが、今回の正式リリースを機に機能のアップデートも行われた。 われわれは…続きを読む
Facebookがディープラーニングツールの一部をオープンソース化
機械学習の世界では今、”deep learning”(ディープラーニング, 深層学習)という言葉が流行っている。それはGeoff Hintonなどの研究者が広めた技術で、彼は今Googleにいて、その前はMicrosoft Researchにいた。またYann LeCunなどの研究者は、コンピュータに物や人の話を認識させる、今よりももっと良い方法を模索している。 Facebookも、この分野にかなりの貢献をしていて、今日（米国時間1/16）同社は、機械学習のためのコンピューティングフレームワークTorch7プロジェクトの一部をオープン…続きを読む
Microsoft、Azure MLを発表―クラウドベースの機械学習プラットフォームは未来を予測する
最近急速にクラウド化しているMicrosoftが、今日（米国時間6/16）、クラウドベースの機械学習プラットフォームを発表した。このAzure MLはクラウド上でビッグデータを利用することにより、単に過去を分析するのではなく、将来の事象を予測するアプリやAPIを作ることができる。 Azure MLはXboxやBingですでに使われている機械学習機能を利用している。またデベロッパーが未来予測アプリを開発するために使うテンプレートとワークフローも用意される。これによって機械学習アプリを開発するスピードは大幅に加速されるという。サービスのプ…続きを読む
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