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。
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
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。
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
「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。
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。
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。
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。
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。
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
【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、..
