takuya: 機械学習 (316)

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  1. 米Google傘下のGoogle Cloudとファーストリテイリング(ファーストリ)は9月19日、人工知能(AI)や機械学習などの先端技術の業務活用に向けて協業すると発表した。ファーストリ 代表取締役会長兼社長の柳井正氏は、「製品の企画、製造、流通、販売と顧客の声の全てをデジタルでつなぐことで、『情報製造小売企業』の実現を加速させていく」と語った。 Google Cloudはファーストリとの協業と併せて、AIのビジネス活用に向けた研究開発を顧客やパートナーと共同で推進する「Advanced Solutio
  2. 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
  3. キーワードで読み解く人工知能 第1回『ディープラーニング(深層学習)』 ディープラーニングと人間の学習の仕方は違う - 松本 健太郎 2018年9月13日 06
  4. 人工知能(AI)と機械学習(ML)のエンタープライズへの導入が急速に進んでおり、今後ビジネス上の真の難題が生じることになりそうだ。
  5. 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。
  6. 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
  7. 今日(米国時間2/28)、MicrosoftはOffice 365契約者のOneDriveとSharePoint向けにAI利用のアップデートを発表した。これによりMicrosoftのクラウド・ストレージに機械学習を利用した強力な能力が備わることになる。 新機能が実装されるのは今年中の見込みだ。MicrosoftのIgniteカンファレンスは来月フロリダ州オーランドで開催される。ここで今日のアップデートのいくつかのデモが見られると予想してもよさそうだ。 OneDrive、SharePoint向けアップデート
  8. アカマイ・テクノロジーズは8月23日、同社のbot検知システムをチケット販売サイト運営会社のイープラスに導入した結果、悪質なbotによるアクセスのブロックに成功し、チケット買い占め問題を改善できたと発表した。チケット購入のアクセスのうち9割超がbotだったという。 チケット販売サイト「e+」(イープラス)を運営するイープラスは、以前からチケットの転売目的と疑われるWebサイトへのアクセスに悩まされていた。これまで、難読文字や図形問題をユーザーに解かせる方法などを検討してきたが、難読文字は自動解析で突破され
  9. 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。
  10. 機械学習アプリケーションのブームに乗って、誕生してから27年のプログラミング言語「Python」の人気が上がり続けている。TIOBEのプログラミング言語インデックスによれば、誕生から30年以上経った「C++」を、近い将来Pythonが追い越す可能性もあるという。 8月に発表された最新のTIOBEインデックスでPythonの人気が上昇したことは、プログラマーがコーディングに関する疑問を解決するためのサイト「Stack Overflow」の発表とも軌を一にしている。同サイトは2017年に、Pythonのタグが
  11. 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。
  12. Googleのデジタルホワイトボード「Jamboard」がいよいよ本日(8月8日)、初めて日本に上陸した。これまでにもTechCrunch Japanでお伝えしているように、Google Jamboardは2016年10月にお披露目され、米国では2017年5月に発売開始されている。米国の販売価格は5000ドルだったが、日本版の本体価格は64万円だ。 Jamboardの詳しい機能については発表時の記事で紹介しているので、そちらも参考にしていただきたい。その記事で使用したJamboardの紹介動画も、この記事
  13. グーグルは8月3日、米国で7月下旬に開催した「Google Cloud Next '18」の発表内容をダイジェストで紹介するメディアセミナーを実施した。説明に当たったGoogle Cloud カスタマーエンジニア 技術部長の佐藤聖規氏は、100を超える発表項目の中から重要なものを5つに分類。「G Suite」「セキュリティと信頼」「機械学習とAI」「AIとIoT」「Cloud Services Platform」として、それぞれを解説した。 G Suite まずG Suiteでは、カレンダーの入力が簡素化
  14. AIやIoTなどのトレンドもあり、企業内でデータを分析し、活用しようという機運は高まり続けている。しかし、その意気とは裏腹に、分析を行う人間のリソースは全く追い付いていないのが現状だ。いわゆる「データサイエンティスト」は世界的に不足しており、企業間で熾烈(しれつ)な争奪戦が行われている。 データは増え続けているのに、それを分析できない――この需要と供給のギャップに悩む企業は少なくない。住宅・不動産ポータルサイトの「LIFULL HOME'S」を手掛けるLIFULLもそんな1社だった。 同社が扱うデータの量
  15. Googleがエッジコンピューティング分野に乗り出す。クラウドと人工知能(AI)を組み合わせるもので、機械学習向け専用チップに代表されるハードウェアの取り組みを拡大する動きととらえることもできる。「エッジコンピューティングの流れを変えるゲームチェンジャー」と同社幹部は述べている。 サンフランシスコで開催中の年次イベント「Google Cloud Next 2018」で発表された。エッジコンピューティングの取り組みは、2018年に発表したIoTサービス「Cloud IoT Core」を補完するものとなる。C
  16. Infostand海外ITトピックス 「AIの大衆化」でエンタープライズクラウド攻略 Google Cloud Nextから - 岡田陽子=Infostand 2018年7月30日 09
  17. 機械学習のモデルの構築にはまだ多くの障害があり、その一つが、データのあるところからモデルを構築するところへ、大量のデータを移動することだ。Googleはその工程を少しでも容易にするために、データウェアハウスBigQueryの中でモデルを作れる機能、 BigQuery MLを立ち上げた。 BigQuery MLを使うと、モデルをファインチューニングするためにデータを行ったり来たりさせることなく、データウェアハウスの中で線形回帰やロジスティック回帰を使ってモデルを構築できる。しかも、モデルを構築して予測を得る
  18. by bruce mars OSの定期的なアップデートはOSの脆弱性を修復したり、新たな機能を追加したりするために必要なことです。しかし、Windows10のアップデートはデバイスの使用中にインストールが開始されるため、ユーザーがPCを使用している最中に突然再起動が始まってしまうことがあります。Microsoftではそんな事態を回避するため、「機械学習を用いてPC使用中にWindows10がアップデートしないように模索している」と報じられました。 Windows 10 now uses machine l
  19. イベント Google、Cloud Next'18でAIの大衆化を実現する「AutoML」の新API、「G Suite」の拡張などを発表 G Suiteはデータを置くリージョンを選択可能に - 笠原 一輝 2018年7月25日 01
  20. 日立ソリューションズの吉田です。 ここ数年、自社で開発したソフトウェアをOSSとして公開する例が増えています。米Googleは、2017年1月から15もOSSとして公開しています。内容も3Dデータの圧縮「Draco」やJPEGを35%小さくできるエンコーダ「Guetzli」だけではなく、機械学習用データの分析ツール「Facets」やコンテナ関連のツールである「kaniko」や「gVisor」など、多岐にわたっています。また、海外の会社だけではなくヤフーやTISなど、日本の会社もいろいろなソフトウェアをOS
  21. ニュース 「Visual Studio IntelliCode」が機械学習によるコーディング規約の推論に対応 ソースコードのスタイルが揺れている部分を指摘して、ワンクリックで修正 - 樽井 秀人 2018年7月18日 14
  22. 自動運転AIの視界 Video
  23. 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。
  24. 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。
  25. 機械学習と人工知能(AI)は、企業に新たな選択肢をもたらしている。活用に向け取り組みを進めている組織では、これらの技術をどう利用しているのだろうか。
  26. by rawpixel Googleは人工知能(AI)を用いて医療分野に進出しており、AIに患者のデータを機械学習させることで心疾患で死亡する確率を予測させる研究も行われてきました。このような医療技術は2018年6月現在も改良が進められており、Googleのアルゴリズムがいかに現代医療のムダを削減し効率化しているのか、その取り組みをLos Angeles Timesがまとめています。 Google is training machines to predict when a patient will di
  27. 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
  28. データをclose ソースはopen
    updated: 2018-06-14, original: 2018-06-14 to ,
  29. Amazonが、米国で「Echo Look」の一般販売を開始した。Echo Lookは、コンピュータビジョンとデジタルアシスタント「Alexa」を活用して、洋服のスタイリングのヒントやアドバイスを提供し、ユーザーの洋服選びをサポートする。価格は199.99ドル(約2万2000円)。 AmazonにとってEcho Lookはファッション関連商品のショッピングに結び付くデバイスであると同時に、人工知能(AI)と機械学習の観点からはコンピュータビジョンを新しいレベルへと引き上げ、パーソナルアシスタントに目を与え
  30. AWSが昨年のre
  31. 笠原一輝のユビキタス情報局 深層学習でNVIDIAの脅威となるIntelの「Spring Crest」と「nGRAPH」 - 笠原 一輝 2018年5月31日 11
  32. NECとマルイ農業協同組合(鹿児島県出水市)は5月28日、AI(人工知能)技術を活用し、鶏舎のゲージ内で死んだ鶏を発見するシステムを開発したと発表した。従来は人間が目視でチェックしていた作業を効率化し、負荷を減らす。農協組合員の農場で2017年5月から実証実験を進めており、20年度の実用化を目指す。 NECの画像認識技術と機械学習技術を活用した。カメラを載せた台車を鶏舎内で走らせ、ゲージ内の様子を撮影。この動画をあらかじめAIに学習させた36万枚の画像と照合し、死んだ鶏を検知する仕組みだ。 1つの鶏舎には
  33. フィンランドのヘルシンキ大学は、オンラインで人工知能(AI)の無料学習コースを一般公開しました。 本コースは、完全に英語で提供。コースの修了には約30時間かかり、フィンランドの学生であればOpen Universityを通じてECTS(ヨーロッパ共通の単位制度)が取れ、国外の人でもコース修了によりLinkedIn(ビジネス特化型SNS)で使える証明書が取得できます。 すでに本コースは、24000人が登録済み。同大学は今年中に、フィンランド人口の1%に当たる約54000人の受講を希望していると述べています。
  34. 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
  35. 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。
  36. ニュース NEC、良品データの学習のみで不良品を検出できるAIソフトウェア新版 - 石井 一志 2018年5月8日 14
  37. 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
  38. 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。
  39. 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
  40. 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
  41. 「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。
  42. 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。
  43. 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
  44. 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。
  45. 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。
  46. 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
  47. 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。
  48. 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。
  49. 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。
  50. 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。
  51. 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。
  52. 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。
  53. 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
  54. 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。
  55. 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
  56. 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
  57.  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。
  58. KerasをTensorFlowのラッパーとして使うと短く書ける
    2018-01-27 to , ,
  59. 高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです
  60. 2017-11-28 to , ,
  61. RNN(LSTM
    updated: 2017-11-28, original: 2017-11-28 to , ,
  62. 2017-11-22 to ,
  63. updated: 2019-08-12, original: 2017-11-14 to ,
  64. 2017-11-10 to ,
  65. Deeplearning4j(以下DL4J)はJava, Scalaで書かれた世界初商用グレードで、オープンソースの分散ディープラーニング・ライブラリです。Hadoopや Sparkと連携することにより研究、調査目的に加えて実際のビジネスに活かせるように作られています。Skymindは、その商業的サポートを行っています。
    2017-11-06 to , ,
  66. 機械学習を見える化
    2017-10-31 to , ,
  67. 今回はExpert向けのチュートリアルを翻訳してみました。
  68. 定番らしいがKindle版はまだない
  69. 2017-10-06 to
  70. 2017-10-04 to ,
  71. Caffe+Jupyter@Docker環境
    updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to , , , ,
  72. Caffe用の各種モデル
  73. ソルバーのモードをCPUに切り替え忘れた事によるエラー
  74. Caffeを使って自分で作ったデータセットを学習させる(少女時代編)Caffeを使って手書きのひらがなを識別する
  75. これからディープラーニングを用いて画像認識を始めたい方に向けた2017年1月23日開催の日本語技術セミナー資料です。ディープラーニングの基礎からPython言語を使ってCaffeフレームワークを使うための実践方法まで解説します
    updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to , , , , , ,
  76. CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。
  77. Caffeフレームワークが使える機械学習用のアクセラレータ RS Componetsで 約70ポンド だから一万円くらいか
    updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to , ,
  78. 2017-09-27 to , ,
  79. updated: 2017-10-11, original: 2017-09-08 to , , ,
  80. 2017-08-15 to , ,
  81. UC Irvine Machine Learning Repository! あやめのデータなどで有名
  82. 書籍「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」のサンプルコード
  83. updated: 2017-08-15, original: 2017-08-15 to , ,
  84. 2017-07-20 to , とその他ひとり
  85. Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind
    updated: 2017-10-03, original: 2017-06-21 to , , , ,
  86. 2017-06-09 to , , ,
  87. 2017-06-09 to , ,
  88. 2017-05-13 to , , ,
  89. 2017-04-29 to ,
  90. AIについて知りたい社会人向けの資料です。 機械学習を中心とした分野を解説しています。
    updated: 2017-10-31, original: 2017-04-23 to , ,
  91. 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。
  92. 【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、..
  93. パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 †
  94. 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。
  95. SAPとの提携に引き続きGoogle Cloud Nextからのニュースだ。今日(米国時間3/8)、サンフランシスコでスタートしたカンファレンスでGoogleは新しい機械学習APIを発表した。このAPIはビデオ中の対象を自動的に認識し、検索可能にする。
    updated: 2017-03-09, original: 2017-03-09 to , , , , ,
  96. 2016-10-17 to

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