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。
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。
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
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