機械学習 / ML（用語）
機械学習に関連する記事一覧。明示的な指示を用いることなく、その代わりにパターンと推論に依存して、特定の課題を効率的に実行するためにコンピュータシステムが使用するアルゴリズムおよび統計モデルの科学研究。
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顔交換アプリ「Reface」でユーザーがアップロードした画像の顔入れ替え＆アニメーション化が可能に
人気の顔交換動画アプリ「Reface（リフェイス）」は、ユーザーが自分で作成したコンテンツをアップロードし、AIがそれに命を吹き込むことで、単なる自撮りに留まらないリアリティシフトの可能性を拡大しようとしている。 続きを読む
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自然言語処理を簡単にアプリ実装できる「NLPCloud.io」のプラットフォーム
企業は、従業員のためにソフトウェアを構成するプロ集団が社内にいなくても、ビジュアル型「ノーコード」ツールの助けを借りてコンピューティングを上手く活用できる。しかし「ディープテック」である人工知能（AI）領域の現場で非常に強力なテックツールを活用するには、やはりまだ専門家の助け（または高い給料を払って社内にプロを雇うこと）が必要だ。 続きを読む
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「忘却」をAIに教えればAIの働きはもっと良くなるかもしれない
現在の機械学習システムは人工知能であるかのように振る舞うが、実際のところは、機械学習システムは取り扱っているデータを何も「理解」していない。 続きを読む
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東工大発ネフロックが任意画像から別画像を生成する技術関連の特許取得、ジンズがメガネ試着サービスに導入
ディープラーニングを用いたAIの研究開発・システム構築・アルゴリズムライセンス事業を行うネフロックは5月12日、ある画像から別の画像を生成する画像生成技術に関する課題を解決し、幅広いビジネスへの応用につながる技術の特許を取得したと発表した（特許第6856965号）。 続きを読む
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自動機械学習のDataRobotがプラットフォームの拡張やZeplの買収を発表
米国時間5月11日、ボストンを拠点とする自動機械学習のスタートアップDataRobotが、技術者ならびに非技術者ユーザーへ新機能を提供するためのプラットフォーム拡張に関する、多数の発表を行った。 続きを読む
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NASAのアーカイブでドキュメント理解の経験を積むDocugamiの新モデル
最近はデータについての話題が多いため、膨大な量の処理が世界中のドキュメントで行われていることを忘れてはいないだろうか。ドキュメントは多様なファイルや形式が混在する動物園のようなものだ。非常に大きな価値はあるが、クリーンな構造化データベースの時代にはまだ適合していない。Docugamiはこの状況を変えようとしている。 続きを読む
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「常識」獲得に向け少しずつ進化するコンピュータービジョン、フェイスブックの最新研究
機械学習は、やり方を教えるデータさえあれば、あらゆることができる。これは必ずしも簡単なことではない。だから研究者は、AIに少々の「常識」を加える方法を常に模索している。常識があれば、AIが猫だと認識する前に500枚の猫の写真を見せる必要がなくなるからだ。Facebookの最新の研究は、データのボトルネックを減らす方向へ大きな一歩を踏み出した。 続きを読む
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ウェブを閲覧しながら外国語を学べるToucanが約4.9億円を追加調達
ウェブを閲覧しながら新しい言語を学ぶことができるスタートアップのToucanが、シード資金調達で450万ドル（約4億9000万円）を追加したと発表した。 続きを読む
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材料研究を効率化するプラットフォーム開発するのイスラエルMaterials Zoneが約6.5億円を調達
テルアビブに拠点を置くスタートアップ企業で、AIを活用して材料研究の高速化を図るMaterials Zoneは、シードラウンドで600万ドル（約6億5000万円）の資金を調達したと、米国時間4月27日に発表した。この投資ラウンドはInsight Partnersが主導し、クラウドファンディングの「OurCrowd」も参加した。 続きを読む
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アマゾンがML学習用カーレースDeepRacerデバイスソフトのオープンソース化を発表
Amazonが2018年にAWS DeepRacerを発表した際、それは開発者が機械学習を学ぶのを助ける楽しい方法として意図されていた。その後進化を遂げ、DeepRacerのコンペを取り入れてきたが、米国時間4月27日に同社は新しい機能を追加することを発表した。 続きを読む
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数百億円台のAIラウンドがあってもおかしくない理由
スタートアップとマーケットの週刊ニュースレター「The TechCrunch Exchange」へようこそ。準備OK？ここではお金の話、スタートアップの話、IPOの噂話などをお伝えする。先週、Scale AIが3億2500万ドル（約353億5000万円）のシリーズE調達を行った。TechCrunchも書いたように、この会社はデータラベリングの分野で活躍している。そして、ここ数年は資金調達にも大いに力を入れてきた。 続きを読む
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データ品質の監視を自動化するBigeye（旧Toro）がシリーズAで約18.5億円調達
企業が機械学習モデルを作る際、オペレーションチームはモデルの作成に使うデータの品質に問題がないことを確認しなくてはならない。このプロセスには往々にして時間がかかる。Bigeyeはデータ品質の監視を自動化するアーリーステージのスタートアップだ。 続きを読む
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機械学習のフィーチャーストアTectonがオープンソースの同サービスFeastを併合
機械学習のフィーチャーストアという概念を開拓したTectonが、Feastと呼ばれるオープンソースのフィーチャーストアプロジェクトの創業者とチームを組んだ。そして米国時間4月15日、同社は、オープンソースツールのバージョン0.10のリリースを発表している。 続きを読む
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機械学習モデルの作成とメンテナンスを支援するCometがシリーズAで14.1億円調達
機械学習のスタートアップへの投資が最近とても多いのは、多様な企業が多様な事業にその応用を見出そうとしているからだ。そうした顧客企業におけるモデルの長期の継続的開発を、最後にはプロダクション（本番稼働）に行き着く実験的なプロセスで支援するCometが、米国時間4月8日にシリーズAで1300万ドル（約14億1000万円）を獲得したことを発表した。 続きを読む
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少ない計算機資源で機械学習モデルをエッジで展開するためにDeepliteが6.6億円のシード資金を調達
機械学習アプリケーションを展開する際の問題点の1つは、高い計算能力を必要とし、コストがかかる傾向があることだ。モントリオールに拠点を置くスタートアップのDeepliteは、この状況を変えたいと考えている。 続きを読む
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AIにシンプルな可観測性を持たせるイスラエルのAporiaがシード資金5.5億円調達
機械学習のモデルは、与えるデータの量や質で良し悪しが決まる。特に訓練のときにそういえるが、モデルはプロダクションの質も左右する。MLのモデルは平然と間違った予測を与え、エラーを投げないため、そういうシステムではデータのパイプラインを監視することが絶対に欠かせない。 続きを読む
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機械学習モデルをデバイスごとに最適化してスピードを上げるOctoMLがシリーズBで30.5億円調達
シアトルのスタートアップOctoMLは、オープンソースのコンパイラーフレームワークプロジェクトApache TVMを利用する機械学習の加速化プラットホームを提供している。 続きを読む
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ハイテク不動業のDomaもSPACブームに乗って3250億円の大型上場を目指す
サンフランシスコに拠点を置くハイテク不動産事業のスタートアップ、Doma（以前のStates Title）はCapitol Investment Corp. Vと合併することによって上場する計画を発表した。Capitol VはSPAC（特別買収目的会社）であり、買収額は株式、社債を含めて30億ドル（約3250億円）規模となるという。 続きを読む
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AI利用の雇用市場分析でイスラエルのRetrain.aiが約14億円調達
テクノロジーが従来の労働市場を侵食する中、retrain.aiのプラットフォームはどのような仕事が広告されているか、あるいはどのような仕事の人気が下がっているかを調べ、新しい仕事がどこから現れるのかを早期に警告できるという。これは、大規模な組織や政府の政策形成に役立つ。 続きを読む
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山火事の消火活動を機械学習と過去データを駆使して効果的なものにするCornea
ありがたいことに、まだ山火事シーズンではない。米国西部の火事を予防したり対処したりするという、年々複雑にそして対応しにくいものになっているタスクにどう立ち向かうか、消防士や救急隊員が計画を立てる小休止の時間となっている。過酷な消防活動が何年も展開され、いくつかのスタートアップは消防をいかに改善できるかを模索している。そうしたスタートアップの1つがCorneaだ。 続きを読む
