タグ: 機械学習 (312)

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  1. 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。
  2. updated: 2023-01-31, original: 2022-12-21 to , by takuya
  3. なにトランスフォーマーの次のgMLPっていうのがあるの?
    2022-07-15 to by takuya
  4. Transformerとかの解説
    updated: 2023-06-03, original: 2022-07-15 to , , by takuya
  5. トランスフォーマーで機械翻訳が格段に進歩した
    2022-07-15 to , by takuya
  6. 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
  7. 2020-08-17 to , , , by takuya
  8. scratch3の機械学習拡張
    updated: 2021-08-11, original: 2020-08-04 to , , by takuya
  9. 2020-01-10 to , , by takuya
  10. 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
  11. updated: 2020-08-17, original: 2019-10-17 to , , , , by takuya
  12. updated: 2020-04-16, original: 2019-09-18 to , , , , by takuya
  13. 2019-05-23 to , , , by takuya
  14. updated: 2019-07-07, original: 2019-04-13 to , , by takuya
  15. 2019-03-11 to , by takuya
  16. IntelのMavicも一万円台だったけど 約$150とは、この辺りの価格帯だと使いやすい
    updated: 2019-03-05, original: 2019-03-05 to , , , , , by takuya
  17. Pythonでの機械学習の教科書
    updated: 2019-02-07, original: 2019-02-07 to , by takuyaとその他ひとり
  18. 2019-01-11 to , , , by takuya
  19. 機械学習の学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。それぞれの違いと活用分野について解説します。
    2019-01-08 to , by takuya
  20. この連載は いまさら聞けないITの最新トレンドやビジネス戦略を、体系的に整理して分かりやすく解説する連載です。「この用語、案外、分かっているようで分かっていないかも」「IT用語を現場の社員にもっと分かりやすく説明できるようになりたい」――。情シスの皆さんのこんな課題を解決します。 「機械学習」は、大量の学習データを機械に読み込ませ、そのデータを分析することで分類や識別のルールを作ろうというプログラム。そのプロセスは、「学習」と「推論」の2つに分けられます。 学習 大量の学習データの統計的分布から、特徴の組
  21. AIが人間の思考手法を模倣する形で発展したきた「機械学習」の仕組みを考察しつつ、AIや機械学習の技術を使いこなすために必要な「データサイエンス」の意義について ...
  22. 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
  23. 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
  24. AI(人工知能)・機械学習へのチャレンジが、これまでになく身近になっています。2018年後半には数多くの国内事例が発表され、いよいよ実用化のフェーズに入ったことを ...
  25. 35ドルの「Raspberry Pi」で機械学習を試してみたいと考えている人にとって、現在はこれまでにないほど多くのオプションが用意されている。 GoogleはPiで音声認識と画像認識を実行するためのキットをいくつか提供しており、Piの機械学習機能の実行を高速化するUSBスティックの準備も進めている。 Googleは先頃、同社の機械学習ソフトウェアフレームワーク「TensorFlow」をPiで正式にサポートし、同ボードの機械学習機能の信頼性をさらに高めた。 本記事では、Piで機械学習を始めてみたい人が知っ
  26. 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
  27. 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
  28. 企業のIT部門の状況は、2018年の間に大きく変わった。クライアント環境はさまざまな方面で進歩し、クラウドサービスの種類が増え、機械学習をはじめとする人工知能(AI) ...
  29. 米Intelは12月11日(現地時間)、発表イベント「Intel Architecture Day」で、次世代プロセッサのマイクロアーキテクチャ「Sunny Cove」(コード名)を発表した。 Sunny Coveのプロセッサは10nmプロセスで製造され、「Xeon」および「Core」で採用される見込みだ。 現行のSkylakeより低いレイテンシでより多くの命令を並行して実行できるよう改善された。4つの予約ステーション、10のポートを持ち、1クロックサイクルで最大5つの命令を実行できる。 Intelはまた
  30. 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。
  31. 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。
  32. 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
  33. Azureの機械学習API
  34. 理化学研究所の研究チームは、いわゆる「負のデータ」を収集できないために機械学習の分類技術を適用できなかった分野でも、分類技術が利用可能になる手法を確立した ...
  35. 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
  36. AWS(Amazon Web Services)は2018年11月28日(現地時間)、同社ユーザーイベント「AWS re
  37. 書かれているかではなく読まれているか…
  38. by geralt 「AI」と「機械学習」の2つは並列して使用されることが多いものですが、両者はまったく異なるものを指します。AIと機械学習はどのように違うのか、そしてしばしば両者が同時に使われるのはなぜなのかを、ソフトウェアエンジニアのBen Dickson氏が解説しています。 Why the difference between AI and machine learning matters | TechTalks https
  39. 膨大な商品を扱うAmazonのストア運営や、同社のウェブサービスであるAWSなどにおいては、サービスのあちこちに機械学習を使ったAI(人工知能)が用いられています。エンジニアのスキルアップのために数々の機械学習関連の教育コンテンツを開発・提供してきたAmazonはなんと、それらツールの無料公開を始めました。 Amazon’s own ‘Machine Learning University’ now available to all developers | AWS Machine Learning Bl
  40. 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。
  41. 2018-11-27 to , , by takuya
  42. 現在人々が人工知能(AI)について語るとき、ほとんどの場合、機械学習と呼ばれるAIの1つのカテゴリーにおける進展や成果を指している。ネット上のお薦めシステムや検索 ...
  43. 中山心太氏に,マスクド・アナライズ氏がデータ分析者の未来について聞く第2回。第1回は,データサイエンティストの育成や業務知識を持つことが必要かなどの話で大いに ...
  44. 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……
  45. パーソルキャリアとzero to oneは、「機械学習」と「ディープラーニング」という2種類のオンライン教材について、大学生と大学院生向けに無償提供を開始した。条件を満たした ...
  46. by bruce mars 通話時のノイズキャンセリングは電話や通話アプリなどで快適な会話を行うために必要不可欠ですが、必ずしも常に完璧にノイズをシャットアウトしてくれるとは限りません。アメリカの大手半導体メーカーであるNVIDIAは、「ディープラーニングを用いて実用的なノイズキャンセリング機能を構築する」としてさまざまな取り組みを行っています。 AI Powered Speech Enhancement | 2hz https
  47. 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……
  48. 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 ...
  49. 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。
  50. データサイエンティストなど、データ分析・活用で高度なスキルを持つ人材の獲得がきわめて困難になっている。そんな中、専門家を雇わずとも、高度なマシンラーニング(機械 ...
  51. 2018年10月4日、株式会社メルカリが主催するイベント「Mercari Tech Conf 2018」が開催されました。メルカリグループ各社が今後目指す方向や、これから取り組む技術的 ...
  52. 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。
  53. 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。
  54. 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。
  55. 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。
  56. 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。
  57. GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習(ML)や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社
  58. AI > 機械学習 > 深層学習
  59. 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。
  60. Facebookは人工知能(AI)と機械学習を利用して、子供の裸や搾取的なコンテンツをアップロード時に積極的に検出している。
  61. AIや機械学習を仕事にしたいと思いながら、実際に今から何をすればいいのかわからない。そんな悩みを抱える方のために、『機械学習エンジニアになりたい人のための本』( ...
  62. Googleは米国時間10月8日、データが流出したおそれがあるのを受けて「Google+」を終了すると発表したが、今度は法人向け生産性プラットフォーム「G Suite」のアラートセンターを広く利用できるようにした。 Googleは米国時間10月10日、これまでベータ版でしか提供していなかったアラートセンターについて、「G Suiteを利用している企業が脅威を検知し、軽減する措置を取るのに役立つ」とブログに記した。 9月にベータ版がリリースされたアラートセンターは、セキュリティに関する警告と通知を1つのイン
  63. by geralt Amazonが「就職希望者の履歴書をAIで評価する」というシステムをひそかに開発していたものの、AIが男性を好み、女性を就職に不利なように評価することから、ツールを破棄していたことが判明しました。 Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women https
  64. 2018-10-10 to , by takuya
  65. 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…
  66. 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
  67. 2018-09-25 to , by takuya
  68. 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
  69. 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
  70. 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
  71. 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。

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