2023-04-20 to amazon codewhisperer, amazon web service, autotag, aws, github copilot, mars, vscode, イベント, クラウド, サービス, プログラミング言語, 機械学習, 自動生成, 開発ツール
会社の個室トイレの込み過ぎを防止するための排便の音とか匂いでちゃんと使われるのかチェックするシステムなんてどう?寝ている人が減ると思うけれど。
Oracleも21まで進んだの、初めて出会ったときには7だったのに
共感力ってAIが得意そうな気がするのは気のせいかな。ぶち飛んだ方がAIが苦手じゃなかったけ?とタイトルを見ておもったけれど
2019-02-25 to autotag, github, microsoft, visual studio, visualstudio, インターネット, マイクロソフト, リリース, 太平洋, 日本, 機械学習, 米国, 開発ツール / 言語 / プログラミング
近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った多様な手法による飛躍的進歩があります。この機械学習の主な手法の1つに「教師あり学習」があります。 教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。1つは、ある画像を「犬か否か」推定、あるいは「犬、猫、鳥」のどれに分類されるか推定する「分類」です。もう1つは、ある出来事が起こる確率を推定する「回帰」です。どちらのタイプも教師あり学習ではよく用いられますが、本記事で紹介する「ランキング学習」は一般的な「分類」や「回帰」とは 少し異なります。ラ
米Microsoftの検索エンジン「Bing」開発チームは12月12日、ユーザーの行動を視覚化できる「Clarity」をオープンソースで公開したことを発表した。Webページ内に簡単なJavaScriptコードを挿入するだけで、サイトの使い勝手などの情報を得られるという。 ニュース オープンソース デベロッパー 開発ツール 管理／監視 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習向け推論エンジン「ONNX Runtime」をオープンソースで公開
米Microsoft、機械学習フレームワーク「ML.NE
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。
機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用している。日本法人がこれについて分かりやすく説明した。
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
米Microsoftは12月4日、機械学習のための高性能な推論インターフェイスエンジン「Open Neural Network Exchange（ONNX）Runtime」をオープンソースで公開した。WindowsおよびmacOS、Linuxで利用できる。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング 開発ツール フレームワーク 末岡洋子 関連記事米Microsoft、機械学習フレームワーク「Infer.NET」をオープンソースに
Facebook、Python向け機械学習ライブラリ「PyTo
書かれているかではなく読まれているか…
AIサービスに携わっていると時折目のあたりにするのが、「AI、機械学習、ディープラーニングってどう違うんですか？」や「そもそも機械学習ってなんですか？ 統計とどう違うんですか？」という質問だ。これはAI関連の用語が突如大量に現れたからこその現象だと思うが、言葉の定義や意味合いの理解がバラバラである状態というのはやはりよろしくない。マーケティング業界の中でもAI活用がよりスムーズに進むことを願い、キーワードについて整理しておく。
AWSは負荷に対応してサーバ数を自動的に増減させるAmazon EC2 Auto Scaling（以下、Auto Scaling）と呼ばれる機能を提供しています。 Auto ScalingはサーバのCPUの使用率やネットワークのトラフィックなどのメトリクスをつねにチェックし、それが一定数を超えた場合にはサーバ数、すなわちAmazon EC2のインスタンス数を増加させ、一方で一定数を下回るとインスタンス数を減少させるといった操作を自動的に行ってくれます。 このおかげでアプリケー……
無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」（以下IntelliCode）が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則……
2018-11-19 to autotag, github, intel, java, visual studio, visualstudio, コードレビュー, テキスト, 機械学習, 開発ツール / 言語 / プログラミング
Googleは「Google Cloud Platform」において、大手クラウドベンダーとして初めて「NVIDIA Tesla T4 GPU」を用いたサービスの提供を開始した。まずは限定的なα版サービスとして扱う。機械学習（ML）推論とモデルの分散トレーニング、コンピュータグラフィックスに最適化されているという。
カリフォルニア大学リバーサイド校の研究チームはPC上のGPUから情報を得ることでWeb閲覧の監視やパスワードの窃盗、機械学習のニューラルネットワーク構造を盗む攻撃を容易に実行できることを発見した。
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。
Googleは2018年11月8日（米国時間）、機械学習のパイプラインを容易に構築できるツール「Kubeflow Pipelines」と、機械学習のためのツールやデータのカタログとも呼べる「AI Hub」を発表した。
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。
メリーランド大学のコンピュータサイエンス研究グループが、機械学習アルゴリズムを改善するための新しい有望なアプローチを開発した。意味のない入力に対して、回答しないアルゴリズムが必要なのだという。
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の…
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
7月24日～26日にサンフランシスコで開催されたGoogleのカンファレンス「Google Cloud Next '18」。本カンファレンスに参加したクラウドエースの代表取締役CEO 吉積礼敏氏は「機械学習やサーバレスに関する発表が目立った」という。吉積氏はどんなサービスに注目したのか。そしてエンジニアが、Google Cloud Platform（GCP）を使いこなし、スキルアップするためは――。東京で9月19日～20日に開催される「Google Cloud Next '18 in Tokyo」の見どこ
機械学習を支える数学分野の一つ、線形代数学。大学で学んだ覚えのある方もいるかもしれませんが、エンジニアとして仕事をする中で改めて学び直したいと考えることはないでしょうか。そんな方のために、中井悦司さんによる『技術者のための線形代数学』から、本書を通して線形代数学を学び直すためのポイントを紹介します。
Googleは8月27日、強化学習研究のためのフレームワーク「Dopamine」をオープンソースで公開した。強化学習アルゴリズムのプロトタイプを高速に実装できるという。 ニュース オープンソース デベロッパー Google プログラミング 末岡洋子 AI 関連記事米Microsoft、.NET向け機械学習フレームワーク「ML.NET」を発表
米Salesforce.com、自動化機械学習ライブラリ「TransmogrifAI」を公開
米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「Gra
米Salesforce.comは、機械学習自動化ライブラリ「TransmogrifAI」をオープンソースで公開した。TransmogrifAIの技術は、同社のAIプラットフォーム「Einstein」でも使われている。
シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。
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。
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。
この月曜（米国時間5/7）からシアトルでBuild 2018デベロッパー・カンファレンスがスタートした。Microsoftはここで人工知能とエッジ・コンピューティングに多大な力を入れている。特に目立ったのは、倉庫管理用の大型産業機器や油井をリモートコントロールするツールなどを含むエッジ・デバイスで作動する多くの既存のAzureサービスへの機械学習の適用だ。
こうしたサービスはひっくるめてAzure IoT Edgeと呼ばれているが、Build 2018で大幅なアップデートが発表された。IoT EdgeはA
機械学習、深層学習などの人工知能に分類される技術がブームだ。「デジタル世界で成功するためにITリーダーはAIを習得しなければならない」というのはGartnerのリサーチディレクター、Chirag Dekate氏、ITがAIを理解しているかどうかが企業の業績を大きく左右するという。
ニュース 「Ubuntu 18.04」が“Microsoft Store”に登場 ～従来の「Ubuntu」とも共存可能 2018年4月にリリースされた新しい長期サポートリリース - 樽井 秀人 2018年5月14日 12
TISは、機械学習で感情を解析するためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開する。各文に対して、ネガティブまたはポジティブといった感情分類に加え、「何が」ネガティブまたはポジティブなのかという観点を表す情報が含まれる。
今日（米国時間4/9）、Googleは数週間前に公開したクラウド・テキスト音声変換サービスのAPIにメジャーアップデートを行ったことをを発表した。Googleは同時に逆方向のサービスである音声テキスト変換のクラウド音声認識APIにも大きな改善を行った。Googleのテストによれば、新しいAPIは認識エラーを全体で54%減らしたという。ただし一部のケースでは改善はこれをはるかに上回った。
アップデートされた音声テキスト変換APIを利用するとデベロッパーは 複数のユースケースをベースにした機械学習モデルから
Microsoftが今日（米国時間4/2）、デベロッパーのためのオンライン教育プログラムに二つの新しいコースを加えた。ソフトウェア開発入門コースと、機械学習の知識を増やしたいと願っている中級以上のデベロッパーのためのAIコースだ。
誰もが知ってるように、データサイエンティストと機械学習のデベロッパーは、需要に対して供給がきわめて少ない。そのために今、多くの企業では、社員の知識と技能を高めるための社内教育に力を入れているが、今日から始まる誰でも受講できるAIコースも、最初はMicrosoftが自社の社員のた
2018-04-03 to artificial intelligence, autotag, developer, learn to code, microsoft, オンライン教育, ソフトウェア開発, デベロッパー, データサイエンティスト, プログラミング, 企業, 教育, 機械学習, 米国
「NVIDIA TensorRT」とオープンソースソフトウェアの機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」が統合され、ディープラーニングの推論アプリケーションがGPUで実行しやすくなった。
NHKが開発した「ニュースのヨミ子」さんは、4月からニュース番組のリポーターとして働く3D CGの「人造アナウンサー」だ。彼女は、音声合成や機械学習といったAI技術を活用して作られたという。
あるAnonymous Coward曰く、ソースコードには作者ごとの特徴が現れることから、ソースコードから著者を特定できるというシステムが過去に話題になった。しかし、
米プリンストン大学などの研究によれば、GitHub上で公開されているソースコードを機械学習させることで、それをコンパイルしたバイナリからでも作者のGitHubアカウントを特定することができたという（The Register）。
ソースコードの特徴から作者を特定するというのは、古くから知られた技術であるが、コンパイルされたバイナリではそうし
いまやさまざまな分野で“機械学習←の技術が取り入れられつつあるが、Googleが進めているプロジェクトの1つとして、機械学習の地図サービスへの活用がある。同社は3月9日、報道関係者を対象に「現場で役立つ機械学習」と題したセミナーを開催。米国本社よりマップ・ソフトウェア・エンジニアのアンドリュー・ルッキングビル氏がビデオ会議にて登場し、Googleの取り組みについて解説した。
英ARMは、6日に中国・北京で発表会を開催。「Mali-G52」などGPUと、その関連製品4つを発表した。ここではその模様をレポートするとともに製品を解説する。
米GitHubは3月7日、オープンソースプロジェクトのライセンスプロセスを支援するプログラム「Licensed」をオープンソースで公開した。このツールは同社内でオープンソースプロジェクトの構築とメンテナンスに使われているという。 ニュース オープンソース デベロッパー 開発ツール 末岡洋子 関連記事GitHubがオープンソースプロジェクトのトレンド調査結果を発表、クロスプラットフォーム開発やスキル開発、機械学習が人気
米GitHub、GitHub APIを利用するアプリケーション開発者向けプログラムを無料
Googleは、Googleマップにおける最新技術の活用事例として、機械学習を活用して、地理情報が存在しない国で地図を制作する取り組みと、先進国における駐車場の空きスペースを予測する取り組みについて説明した。
グーグルは、ドローンのカメラ映像を機械学習とAIを利用して分析する米国防総省のプロジェクトに協力していることを認めた。
Google Engineering Education Teamは同社内でも活用しているという機械学習を学べるカリキュラム「Machine Learning Crash Course 」(MLCC)Web上に公開している。
Armは、機械学習やニューラルネットワーク向けのArmプロセッサIPのスイート「Project Trillium」を発表した。第1弾として、機械学習や物体検出処理に特化し、高速処理できる「Arm MLプロセッサ」「Arm ODプロセッサ」を提供する。
Googleが、ML（機械学習）の基礎からディープラーニングまで、AI（人工知能）について学べるWebサイト「Learn with Google AI」を開設。15時間でMLのコンセプトを学べる短期集中講座も無料で受講できる。
三菱電機は、無線送信機の増幅器への入力信号や動作電圧のチューニングを機械学習で行う技術を開発した。
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
トレジャーデータ株式会社は14日、同社が提供するカスタマーデータプラットフォーム「Treasure CDP」にマシンラーニング（機械学習）機能を追加、あわせてエンタープライズ向けにセキュリティ機能を強化したことを発表した。
応用人工知能チームの尾崎です。今年新卒エンジニアとして入社し、機械学習モデルの実装評価からAPIサーバの実装、コンテナを利用したプロダクトへの導入まで開発全般を担当しています。
今回はARINEで稼働中の畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いた髪型・ネイル識別システムについてご紹介します。
背景
ARINEでは、おすすめのヘアスタイルやトレンドのコーディネートなど沢山の記事が公開されています。記事には数多くの写真素材が用いられていますが、これらの素材の多くは提携サイトから検索APIを提供しても
Googleは1月26日、オープンソースの機械学習向け数値演算ライブラリ「TensorFlow 1.5」を公開した。 エンタープライズ ニュース デベロッパー 末岡洋子 ライブラリ AI 関連記事モバイルや組み込み向けの「TensorFlow Lite」を発表
Google、「TensorFlow 1.4」を公開
Google、機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースで公開
Google、TensorFlowのトレーニングのためのライブラリ「Tensor2Tensor」をオープンソースで公
ノークリサーチは売上高500億円未満の中堅中小企業について、24分野のIT投資意向を調べた。「IoT（インターネット・オブ・シングズ）」と「人工知能（AI）/機械学習」で見ると、流通業（運輸業）はIoTに「新たに投資する」と回答した企業の割合が13.8％と全業種で最も高かった半面、AIの投資意向は下から2番目の3.4％だった。建設業や製造業も同様の傾向となった。
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
【抄訳】 Googleが同社の機械学習アルゴリズムを高速に実行するカスタムチップを独自に開発したことは、前から知られていた。その Tensor Processing Units(TPU)と呼ばれるチップが初めて公開されたのは、2016年の同社のI/Oデベロッパーカンファレンスだったが、詳しい情報は乏しくて、ただ、..
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
