機械学習

 

  • Nvidiaに負けたくないIntelがニューラルネットワーク専用プロセッサーNervanaを年内発売

    Nvidiaに負けたくないIntelがニューラルネットワーク専用プロセッサーNervanaを年内発売

    今朝(米国時間10/17)WSJのD.LiveイベントでIntelが公式に、同社のニューラルネットワークプロセッサーNervanaを披露した。この機械学習のユースケースを想定したチップ系列は、開発時のコードネームがLake Crestだった。 このチップの基本技術は、Intelが昨年8月に3億5000万ドルで買収したNervana Systemsに負っている。 続きを読む

  • 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

  • 一般企業とデベロッパーの機械学習導入を助けるPetuumがSoftbankらから$93Mを調達

    一般企業とデベロッパーの機械学習導入を助けるPetuumがSoftbankらから$93Mを調達

    機械学習のデベロッパーの不足が産業界の足かせになっている今、スタートアップも大手テクノロジー企業も人工知能を商用化するために必要なツールの民主化に取り組もうとしている。その方面の最新のスタートアップPetuumは今朝(米国時間10/10)、Softbankおよび Advantech Capitalからの、9300万ドルのシリーズBを発表した。 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

  • iPhone 8にはAppleが設計した独自のGPUが新しいA11 Bionicチップとともに載っている、機械学習のためだ

    iPhone 8にはAppleが設計した独自のGPUが新しいA11 Bionicチップとともに載っている、機械学習のためだ

    iPhone 8のカメラには、A11 Bionicという新しいチップが載っていて、それは6-coreチップを上回るパワーを秘めているが、今日(米国時間9/12)の発表でいちばん重要なのは、たぶんそこではない。 AppleがiPhone 8に載せたのは、独自に設計したGPUなのだ。 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

  • AI
    SalesforceがAIを利用して自然言語の質問をSQLに翻訳、事務系社員でもデータベースを利用できる

    SalesforceがAIを利用して自然言語の質問をSQLに翻訳、事務系社員でもデータベースを利用できる

    SQLはプログラミングの世界ではやさしい方だが、ふつうの人たちがリレーショナル・データベースを対話的に利用したいと思ったときには、やはりその学習曲線は急峻だ。そこでSalesforceのAIチームは、SQLを駆使できない人でもデータベースを使えるために、機械学習を利用できないか、と考えた。 続きを読む

  • ディープラーニングは、数百年の時を超えて植物標本の中から新種を発見できるかもしれない

    ディープラーニングは、数百年の時を超えて植物標本の中から新種を発見できるかもしれない

    機械学習のテクニックは、大量のデータを掘り下げて行かなければならない状況で、そこそこ十分な品質の仕事を素早く行うことが必要なときに役立つ。この技術が、世界中に保存されている、膨大な植物標本のバックログを扱うために、大変優れている方法であることがわかった。数百万もの標本たちが、デジタル化され識別されるのを待っているのだ。その中にはまだ科学によって同定されていないものも含まれている可能性がある。 世界中にはそのようなコレクションが数千以上も存在していて、上に示したような標本が3億5000万点余り収蔵されている。それらの中には数万もの新種が隠… 続きを読む

  • 機械学習は高級ブランド品の真偽を見分けることもできる…物の顕微鏡レベルの特質を比較

    機械学習は高級ブランド品の真偽を見分けることもできる…物の顕微鏡レベルの特質を比較

    賢人かつて曰く、“帽子の後ろにLとVがあるはずじゃ、スワップミート*のやつにはないぞ”。そして今では、賢人がいなくてもテクノロジーの力で、あなたが買ったLouis VuittonやPradaやCoachが本物か分かるのだ。そのシステムはスマートフォンに小さな顕微鏡を接続して、各時代における、本物と偽物の違いを学習し判断する。〔*: swap meet, 物々交換売買会、今の日本語で言うなら“フリマ”。よく、ニセモノを買ってしまう。〕 続きを読む