deep learning

  • ディープラーニング・アプリケーションの開発〜デプロイ過程をシンプルに一元管理するBitfusion Flex

    ディープラーニング・アプリケーションの開発〜デプロイ過程をシンプルに一元管理するBitfusion Flex

    BitfusionがDisrupt NY 2015でローンチしたときは、GPUやFPGAなどのコプロセッサーを利用するコンパイル済みのライブラリをデベロッパーに提供してアプリケーションのスピードを上げる、というビジネスだった。それは2年前のことだ。今では、そんな技術の最大の市場が、ディープラーニングのモデルの訓練だ。同社がローンチしたときには、それらはレーダーに映っていなかった。でも、当然とはいえ、B… 続きを読む

  • Facebookが最初のCaffeに大きな柔軟性を持たせたディープラーニングフレームワークCaffe2をオープンソース化

    Facebookが最初のCaffeに大きな柔軟性を持たせたディープラーニングフレームワークCaffe2をオープンソース化

    今日(米国時間4/18)FacebookはCaffe2をオープンソースにした。それは、最初のCaffeに次ぐディープラーニングフレームワークで、そのCaffeはカリフォルニア大学バークリー校で始まったプロジェクトだ。Caffe2は、効率的にデプロイできる高性能な製品を作ろうとするデベロッパーに、大幅な柔軟性を与える。 FacebookがCaffeのコミュニティにエンゲージするのは、これが初めてではな… 続きを読む

  • GoogleのDeepMindが社内的に使っていたニューラルネットワークライブラリSonnetをオープンソース化

    GoogleのDeepMindが社内的に使っていたニューラルネットワークライブラリSonnetをオープンソース化

    GoogleのDeepMindが今日(米国時間4/7)、同社のオブジェクト指向のニューラルネットワークライブラリSonnetをオープンソースにする、と発表した。SonnetはTensorFlowに置き換わるものではなくて、同社内部の研究のためのベストプラクティスとよくマッチした高レベルのライブラリだ。 続きを読む

  • Googleの機械学習専用カスタムチップはGPU/CPUマシンの15〜30倍速い…同社ベンチマークを発表

    Googleの機械学習専用カスタムチップはGPU/CPUマシンの15〜30倍速い…同社ベンチマークを発表

    【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、同社自身の機械学習フレームワークTensorFlowに向けて最適化されている、という話だけだっ… 続きを読む

  • Watsonみたいにクイズにめっぽう強いQA Engineを開発したStudio Ousiaが1.5億円を追加調達

    Watsonみたいにクイズにめっぽう強いQA Engineを開発したStudio Ousiaが1.5億円を追加調達

    Studio Ousiaが今日、Samsung Venture Investmentから1.5億円の資金を調達したことを発表した。Studio Ousiaは2016年4月にTechCrunch Japanでも取り上げたことがあるが、自然言語処理を得意とするスタートアップ企業だ。テキスト中に「ソフトバンク」という固有名詞があったときにそれが企業名なのか、野球チームのことを指しているかを区別するという「キーワー… 続きを読む

  • YahooがTensorFlowをApache Sparkで高度なスケーラビリティへアップ

    YahooがTensorFlowをApache Sparkで高度なスケーラビリティへアップ

    Apache Sparkの模範市民Yahooはかつて、CaffeによるディープラーニングモデルのスケーラビリティをSparkの並列処理で高めるフレームワーク、CaffeOnSparkを開発した。そしてそのYahooが今回は、TensorFlowOnSparkと呼ばれるプロジェクトをオープンソースで公開した。今度のそれは、SparkとTensorFlowを組み合わせることによって、大規模なクラスターで… 続きを読む

  • Udacityがディープラーニングのナノ学位基礎コースを立ち上げ、399ドルで志願者全員入学

    Udacityがディープラーニングのナノ学位基礎コースを立ち上げ、399ドルで志願者全員入学

    コンピューターの計算能力と効率がこのところ大幅に向上したため、至るところでディープラーニング(deep learning, 深層学習, 多段ニューラルネットワーク)が利用されるようになった。ディープラーニングは今では、自動運転車やコンビニエンスストア、それに病院などでも使われている。しかしこの分野は技術者の人材がまだ豊富でないため、優秀な人材が希少財として奪い合いになり、そのことが、応用分野を広げ、難し… 続きを読む

  • Apple、シミュレーション+教師なし学習の新方式でAI研究分野に参入

    Apple、シミュレーション+教師なし学習の新方式でAI研究分野に参入

    Appleの機械学習研究が新たな先端技術をものにしようとしている。同社の研究者6名が最近結成した機械学習グループは、シミュレーション+教師なし学習の新しい方法を 論文で発表した。目的は合成訓練画像の品質改善だ。この研究は、成長の続くAI分野で明確なリーダーになろうとしている同社の意欲を表している。 続きを読む

  • Facebookの人工知能研究所がオープンソースで公開したfastTextは深層学習の遅さを克服したテキスト分類ソフトウェア

    Facebookの人工知能研究所がオープンソースで公開したfastTextは深層学習の遅さを克服したテキスト分類ソフトウェア

    Facebookでは毎日、何十億ものコンテンツがシェアされている。その膨大な量とペースに漏れなく遅れなく対応できるためにFacebookは、さまざまなツールを駆使してテキストを分類している。多層ニューラルネットワークのような従来的な方法は正確だが、ニューラルネットワークは訓練が大変である。 分類に正確さと容易さの両方をもたらすために、Facebookの研究部門Artificial Intelligen… 続きを読む

  • Intel、ディープラーニングのNervana Sytemsを3.5億ドルで買収

    Intel、ディープラーニングのNervana Sytemsを3.5億ドルで買収

    米国時間8/9、Intelはディープラーニングのスタートアップ、Nervana Systems を買収すると発表した。これは同社内でのAIソリューションの役割を強化しようとする動きの一環だ。Recodeの報道によると、買収価格は3.5億ドル以上で、ここ数週間(控えめに言って)かなり活発だったIT業界M&Aのリストに名を連ねた。 続きを読む

  • 人工知能の暴走を抑える「人工天使」が必要だ

    人工知能の暴走を抑える「人工天使」が必要だ

    インターネット上のさまざまなことがアルゴリズムにより処理されるようになった。しかしどうやら「人間のため」という視点が欠落しつつあるようにも見える。実現したところで何のメリットもないような「ソリューション」が提示されることすらあるように思うのだ。 続きを読む

  • 世界トップ棋士のイ・セドルにGoogle AIが挑んだ五番勝負、4勝1敗でAIが勝利

    世界トップ棋士のイ・セドルにGoogle AIが挑んだ五番勝負、4勝1敗でAIが勝利

    Googleが囲碁の世界チャンピオンでもあったイ・セドル(Lee Sedol)に挑んだ五番勝負が終わりを迎えた。結果はGoogle側からみて4勝1敗となった。DeepMindのCEOであるDemis Hassabisのツイートによれば、最終の5局目では序盤でAlphaGo側がやや形成を悪くしていたようだ。しかしそこからうまく打ちまわし逆転に結びつけたのだとのこと。 続きを読む

  • Appleがスマートフォン上で人工知能で写真を分類するアプリのデベロッパPerceptioを買収

    Appleがスマートフォン上で人工知能で写真を分類するアプリのデベロッパPerceptioを買収

    AppleがディープラーニングのPerceptioを買収したことを、今日(米国時間10/5)Bloombergに確認した。Perceptioのプロダクトは、人工知能を使ってスマートフォン上の写真を分類するアプリだ。 昨年10月のRe/codeの記事によると、Perceptioの技術ではデータをクラウドに保存せずモバイルデバイス本体の上で高度な計算処理ができる。ファウンダのNicolas PintoとZ… 続きを読む

  • Facebookがディープラーニングツールの一部をオープンソース化

    Facebookがディープラーニングツールの一部をオープンソース化

    機械学習の世界では今、”deep learning”(ディープラーニング, 深層学習)という言葉が流行っている。それはGeoff Hintonなどの研究者が広めた技術で、彼は今Googleにいて、その前はMicrosoft Researchにいた。またYann LeCunなどの研究者は、コンピュータに物や人の話を認識させる、今よりももっと良い方法を模索している。 続きを読む

  • テキストデータをニューラルネットで分析するAlchemyAPIが$2Mを調達, GoogleやIBM Watsonと競合

    テキストデータをニューラルネットで分析するAlchemyAPIが$2Mを調達, GoogleやIBM Watsonと競合

    AlchemyAPIが、その高度な学習テクノロジを一層充実させるために200万ドルのシリーズA資金を獲得した。その投資ラウンドの幹事会社はAccess Venture Partnersで、新資金は営業とマーケティング、社員増、そして新サービスのローンチに充てられる。同社の技術は、Webページやテキスト文書、メール、ツイートなどを読んで理解する人工知能技術だ。 ファウンダでCEOのElliot Turner… 続きを読む