2019-11-15 to deep learning, googlenews, python, tensorflow, サービス, ツール, データ, プログラミング言語, リリース, 機械学習, 組み込み by takuya
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
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 ...
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 ...
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
2018-11-29 to cia, googlenews, https, intel, machine learning, アプリ, ソフトウェアエンジニア, テクノロジー, データ, マーケティング, モバイル, ユーザーエクスペリエンス, 並列, 人工知能, 機械学習 by takuya
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 ...
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 ...
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
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
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
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
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
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
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
