ディープラーニング

 

  • デベロッパーが使う機械学習のモデルがグローバルなトレンドに合うようにするTensorFlow Lattice

    デベロッパーが使う機械学習のモデルがグローバルなトレンドに合うようにするTensorFlow Lattice

    GoogleのTensorFlowのチームが今日(米国時間10/11)、デベロッパーが使用する機械学習のモデルが、訓練データにノイズがあった場合でもグローバルなトレンドに合っているようにするためのツールTensorFlow Latticeをリリースした。Latticeはルックアップテーブルのようなもので、それにより、モデルを制約するマクロのルールを定義する過程を単純化する〔単なる表で表す〕。 続きを読む

  • Deepgramがディープラーニングを利用する機械書き起こしサービスを無料で公開、データの獲得をねらう

    Deepgramがディープラーニングを利用する機械書き起こしサービスを無料で公開、データの獲得をねらう

    オーディオデータを機械学習で処理するDeepgramが今日(米国時間10/10)、同社の機械書き起こしサービスを無料で公開した。これからはTrintのようなサービスにお金を払って自動化書き起こしという汚い仕事をやらせなくてもすむわけだ。無料化の秘密は、“データの取得”にある。 続きを読む

  • 画像認識リアルタイム百科事典Google Lensが今年の終わりごろPixelスマートフォンで実用化

    画像認識リアルタイム百科事典Google Lensが今年の終わりごろPixelスマートフォンで実用化

    Googleが、Google Assistantに接続する画像認識アプリLensを初めてデモしたのは、5月に行われたデベロッパーカンファレンスGoogle I/Oだった。当時それは、大いに人気を博したが、そのときの発表の多くがそうであったように、リリースの日程などは明らかにされず、“近く”(soon)という言葉だけがあった。それからほぼ5か月になる。 続きを読む

  • AI
    Rasa Coreはチャットボットのコンテキスト判断用機械学習モデルを人間参加の半自動で作る

    Rasa Coreはチャットボットのコンテキスト判断用機械学習モデルを人間参加の半自動で作る

    会話を扱うコンピューターシステムにとっては、コンテキストがすべてだ。人間はそのことを意識しないけど、日常のとてもシンプルな会話でさえ、複雑なコンテキストの産物だ。会話システムが人間の能力になかなか追いつかないのも、コンテキストという難問があるためだ。しかしベルリンのRasaは、対話的な学習とオープンソースのコードを利用して、この会話するAIの問題を解決しようとしている。 続きを読む

  • AI
    NvidiaがスマートシティプラットホームMetropolis AIでAlibabaやHuaweiとパートナー

    NvidiaがスマートシティプラットホームMetropolis AIでAlibabaやHuaweiとパートナー

    NvidiaのスマートシティプラットホームMetropolis AIは、まるでDC Comicsのスーパーマンの漫画にあったような名前だが、実際にはそれはGPUを使用するインテリジェントなモニタリングツールで、渋滞の解消とか、行政サービスの適正配分、迷子の老人や子どもの発見など、さまざまな業務を助ける。このほど同社は、Mtropolisの本格的な普及を目指してAlibabaおよびHuaweiとパートナーし、またMetropolisの一般供用バージョンにはそのSDK、DeepStreamを含めることになった。 続きを読む

  • PyTorchとCaffe2両モデル間の変換ツールをFacebookとMicrosoftが共作、機械学習商用化のスピードアップ

    PyTorchとCaffe2両モデル間の変換ツールをFacebookとMicrosoftが共作、機械学習商用化のスピードアップ

    FacebookとMicrosoftが今朝(米国時間9/7)、互いのブログ記事で、ONNX、すなわちOpen Neural Network Exchangeというものを発表した。機械学習のデベロッパーはこのツールを使って、PyTorchとCaffe2のあいだでモデルを互いに変換し、研究開発や実装に要する時間を節約できる。 続きを読む

  • AI
    両義的な文の機械翻訳で正しい訳語をガイドするGoogleのTransformerシステム

    両義的な文の機械翻訳で正しい訳語をガイドするGoogleのTransformerシステム

    機械学習が翻訳にも大きく貢献することが実証されてきたが、弱点もある。たとえば翻訳モデルには、逐語主義(一語々々仕事をしていく)という性癖があり、それが深刻なエラーに導くこともある。Google Researchの今日(米国時間8/31)のブログ記事が、この問題の性質と、それに対する解決方法を詳述している。 続きを読む

  • IntelがMovidius Myriad Xを発表、ディープラーニング機能が組み込まれたコンピュータービジョンチップだ

    IntelがMovidius Myriad Xを発表、ディープラーニング機能が組み込まれたコンピュータービジョンチップだ

    IntelはMovidius買収1周年を迎え、新しいチップMyriad Xを披露した。 Myriad Xは一見、Myriad 2の「Pro」バージョンのように見えるものの、コンピュータビジョンを意識したチップとして大幅に再設計が行われたものだ。その新しい「Neural Compute Engine」を使って、新しく洗練されたディープラーニング機能を提供する。このことによって、Myriad Xを搭載したデバイスが環境からの情報を解釈することが容易になる。 Intel Movidiusの幹部Remi El-Ouazzaneは「このデバイスに直接埋め込まれた高… 続きを読む

  • Microsoftがディープラーニングを超高速化するFPGAシステムBrainwaveをベンチマーク結果と共に発表

    Microsoftがディープラーニングを超高速化するFPGAシステムBrainwaveをベンチマーク結果と共に発表

    今日(米国時間8/22)の午後Microsoftは、クラウド上で遅延のほとんどないディープラーニングを動かせるFPGAベースのシステム、Brainwaveを発表した。初期のベンチマークによると、IntelのStratix 10 FPGAsを使った場合Brainwaveは、大きなGated Recurrent Unit(GRU)の上でバッチなしで39.5 Teraflopsを維持できる。 続きを読む

  • IBMがディープラーニングのモデルの訓練を分散並列処理で短時間化するライブラリを発表

    IBMがディープラーニングのモデルの訓練を分散並列処理で短時間化するライブラリを発表

    二か月前にFacebookのAI研究所FAIRが、大規模な分散ビジュアル認識モデルの、かなり感動的な(==短い、はやい)訓練時間を発表した。今日(米国時間8/7)はIBMが反撃に出て、独自の数字を発表した。IBMの研究グループによると、1000のクラスに対応する画像分類モデルResNet-50を、256のGPUを使用するシステムで50分で訓練できた。つまり、Facebookのモデルよりもはやい、と言いたいのだ。FacebookがCaffe2を使った結果では、同じResNet-50を、8kのミニバッチ方式で、256のGPU上で1時間で訓… 続きを読む