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。
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
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
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
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。
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
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
