takuya: ライブラリ + 開発 (28)

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  1. リコーは12月26日、人工知能(AI)モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree(GBDT:勾配ブースティング決定木)モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング(Real-Time Bidding)、Eコマース
  2. 開発者の間で急上昇中の「Python」人気が収まる気配はなさそうだ。理由は主に、機械学習という成長著しい分野で使用されていることにある。 とはいえ、データサイエンスに対する魅力以上に、Pythonのファンたちによれば、この言語がここまで成功した背景には、広範かつ堅牢なソフトウェアライブラリの存在と習得しやすさがあるという。 現在使用されているPythonには、「Python 2」「Python 3」という大きく2つの種類がある。Python 3のほうがより新しいのは一目瞭然だが、それ以前のバージョンのPy
  3. 米FacebookのPyTorch開発チームは12月7日、Pythonベースの深層学習フレームワーク「PyTorch 1.0 stable」の公開を発表した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 関連記事Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版をリリース オープンソースの優良プロジェクトを選ぶ「Bossies 2018」発表 米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開 Python向けスト
  4. ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速(同社調べ)を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間~数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI(人工知能)開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数(バッチサイズ)
  5. LeapMindは10月19日、低消費電力FPGAの上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」を、オープンソースソフトウェアとして一般公開したことを発表した。 同ソフトウェアスタックは、低消費電力FPGA上で動作する特殊なニューラルネットワークを生成するために必要なコンポーネントをワンストップで提供するもの。Intel(旧Altera)のSoC FPGA「Cyclone V SoC」を搭載した Terasic Technologies製の開発キット「DE10-Nano Kit」
  6. Kubernetesなどの開発をホストするCloud Native Computing Foundationは、Cloud Native Buildpacks (CNB)を同団体の初期プロジェクトであるサンドボックスプロジェクトとして採用したことを発表しました。 Buildpacksは、任意のプログラミング言語で書かれたアプリケーションのソースコードとフレームワーク、ライブラリ、ランタイムなどをまとめて実行可能なパッケージとしてコンテナ化する仕組みです。 参考:PaaS基……
  7. 米Facebookは10月2日、オープンソースのPython向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.0」のプレビュー版を公開した。 ニュース オープンソース デベロッパー 末岡洋子 AI 関連記事米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開 ニューラルネットワークツールと推論エンジンの相互運用のためのプロジェクト「NNEF」が仕様を公開 米Uberの研究開発チーム、確率的プログラミング言語「Pyro」をオープンソースで公開
  8. TLS/SSLプロトコルを実装したライブラリおよび関連ツール集であるOpenSSL開発チームは9月11日、最新版となる「OpenSSL 1.1.1」をリリースした。長期サポート版(LTS)として最低5年のサポートを約束するバージョンとなる。 ニュース オープンソース セキュリティ デベロッパー 末岡洋子 ライブラリ 関連記事「OpenSSL 1.1.0」がリリース 「OpenSSH 7.8」リリース 開発版LibreSSLの新バージョン「LibreSSL 2.5」リリース、iOSを新たにサポート
  9. 機械学習の開発にTensorFlowを使うことで得られる最大の強みは抽象化だ。アルゴリズム実装のこまごました部分をすべて自力で扱ったり、関数の出力を別の関数の入力に結びつける適切な方法を理解したりしなくても、開発者はアプリケーションの全体のロジックに専念できる。舞台裏の詳細はTensorFlowに任せればよい。
  10. TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
  11. Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow h
  12. Amazon.co.jpは5月29日、クラウド上で提供するオンラインソフトウェア(Software as a Service、SaaS)の専門ストア「SaaS ストア」をオープンした。さまざまなSaaSの比較検討、購入、ライセンス管理までの一連のプロセスをAmazon上で完結できるのが特徴。 「SaaS ストア」の画面 購入可能なSaaSの例(SaaSストアより) 注文可能なSaaSは、有効期限付きで購入すると期限が自動更新される「サブスクリプション」モデルと、有効期限付きで購入して使い切る「ライセンスキ
  13. Intel AIラボは、研究者や開発者がチャットボットやバーチャルアシスタントといった会話エージェントに、名前入力認識、意図抽出や単語からその人物の求めるアクションを ...
  14. Facebookは、同社が開発し、実際にネットワークトラフィックの管理に使用しているソフトウェアライブラリ「Katran」をオープンソースとして公開した。また、バックボーンネットワークを構築する際の作業を自動化するツールを発表した。 このツールはFacebook主催の年次技術カンファレンス「Networking @Scale」で紹介されたもので、その詳細は2本のブログ記事で説明されている。 FacebookがKatranを作ったのは、ネットワークの負荷分散を改善しながら、バックエンドサーバにより大きな柔軟
  15. Googleが4月2日、オープンな画像フォーマット「WebP」向けライブラリ「libwebp 1.0.0」をリリースした。WebPはファイル容量を小さくすることでWebを高速にするという目的で開発された画像圧縮技術。 ニュース オープンソース デベロッパー マルチメディア 末岡洋子 ライブラリ 関連記事Google、ファイルサイズを35%削減できるという新JPEGエンコーダー「Guetzli」を公開 AVfoundationの画面キャプチャ機能をサポートした「FFmpeg 2.5」リリース 「FFmp
  16. グーグルは2018年4月4日、同社が開発・公開しているAI(人工知能)ソフト開発ライブラリー「TensorFlow」の業務活用に関する説明会を開催した。福岡県田川市でクリーニング店「クリーニングハウスレモン」を8店舗運営するエルアンドエーの田原大輔副社長が登壇。自作した画像認識システムのデモを披露した。
  17. ここ数年、エンジニアの間で、もっとも話題に上ったプログラミング言語は何でしょうか?それは、間違いなくPythonです。先日発表された、PCIのランキングでも、JavaやC/C++に次いで堂々の4位を獲得しています。私事で恐縮ですが筆者も、ここ数年Pythonに関する書籍を何冊も執筆しました。先日も上梓させてもらったばかりです(ゼロからやさしくはじめるPython入門/マイナビ出版)し、Pythonでデータを取得し機械学習を行うスクレイピングに関する「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニッ

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