深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供 ー 導入をご検討の企業のみなさまへ（2021年5月19日更新）
深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供 ー 導入をご検討の企業のみなさまへ（2021年5月19日更新） 2020年9月にお知らせしました深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPI無償提供について、条件の一部追記、及び2021年5月19日時点の導入企業様一覧を更新しました。 いつもYahoo!ニュースをご利用いただきありがとうございます。 Yahoo!ニュースでは、「Yahoo!ニュース コメント」の健全化を目的に導入している「深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）」を利用してコメントを評価する技術のAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース）を無償提供します。 導入をご検討中の企業のみなさまは、こちらの内容をご覧いただき、ページ下部の問い合わせ先よりお問い合わせください。API提供の背景や詳細につきましては、プレスリリースをご覧ください。 提供
AI Platform / GCP で最強の分析環境を手に入れた話
日頃から Google Cloud Platform (GCP)がデータ分析基盤の決定版になると言い続けて・・・たぶん5年ほど経ちましたが、このたびやっと、具体的に使える基盤になってきた感じがするので、まとめておきます。 その前に。 まえおき ～ 分析仕事とデータのセキュリティデータ分析の仕事とデータセキュリティとの関係を、ここ20年くらいの流れを思い出しながらまったり書いていたら長くなったので、お急ぎの方は次の章へ。 さて、データ分析の仕事で普段からやっていることをざっくりまとめると、次の通り。 データの入手、整理、加工仮説の検討と検証、試行錯誤レポーティング、プロトタイピングさて、これらの作業をどこでやっているかというと、主に1はクラウド、2はローカルマシン、3のレポーティングはローカルですが、プロトタイピングはクラウドが多くなりました。というより、クラウドでプロトタイピングが容易にで
お待たせしました！AI, C#, C++チャンネルのエキスパートモードをフル実装しました！
こんにちは。テックフィードの神田です。 TechFeed Proバージョンアップ（15.2.4）のお知らせです😁✨ AIチャンネルC#チャンネルC++チャンネル上記のチャンネルについては、エキスパートモードの品質を改善し、より「ハイレベルで濃い情報」を、より「リアルタイム」で得られるようになりました。 これまでエキスパートフォローをしていなかった方も、ぜひ一度お試しくださいませ😊🎶 エキスパートモードとは？TechFeed Proのエキスパートモードについて補足しますと、TechFeed Proでは、180以上ある専門チャンネルを2つのモードでフォローすることができます。 トレンドモード･･･「トレンドのみ追っておきたい」という要望に応えるモードエキスパートモード･･･海外情報も含め、中上級者向けの情報のみ得られるモード今回「フル実装」されたことで、エキスパートモードの品質が更に向上
注目の成長スタートアップ100社から見る中国のAIトレンド - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
2020年中国における人工知能ビジネス実装ポテンシャルトップ100社（クリックして拡大） Image credit: iyiou（億欧智庫） ピックアップ：《2020中国人工智能商业落地价值潜力100强榜单》发布，合合信息连续三年入榜！ ニュースサマリー：7月10日に開催された2020年の世界人工知能会議（WAIC）で、iyiou（億欧智庫）は「2020年中国における人工知能ビジネス実装に関する調査報告書（人工智能商業落地研究報告）」の中で、ポテンシャルの高いトップ100社、成熟した60社を発表した。 重要視すべき理由：報告書は2012年以降、中国の AI 企業と AI 市場の発展動向を包括的にまとめている。AI 技術に特化したスタートアップは少なくなり、ビジネスドメインでの AI 活用が進んできている。今後中国でのAI 開発は、AI 実装したアプリケーションの価値と業界別のニーズを解決す
アクティブコア代表が共同執筆に加わった書籍「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南」発刊！
AI/機械学習を活用し企業ビジネスを支援する株式会社アクティブコア(本社：東京都港区、代表取締役社長：山田 賢治、以下 アクティブコア)は、代表を務める山田 賢治が執筆に加わった書籍「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 ～データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応～」が7月8日に発刊されたことをお知らせいたします。 データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南 本書籍は、データの収集や前処理といった、データ利活用時の最も重要となる部分に焦点を当て、19例にのぼる豊富な活用例と併せて、より実践的な形で解説した1冊となっております。 当社はAIを活用したマーケティングクラウドプラットフォーム、またノンプログラミングでAIモデルの作成・運用までを自動化したAIプラットフォームを展開しております。これまで培った経験・知見を基に、マーケティングにおけるAI/機械学習を用いた課題
［AI・機械学習の数学］偏微分の基本（意味と計算方法）を理解する
連載目次 微分は関数が最小値を取るときのxの値を求めるために使えます。前回はその具体的な利用例として、最小二乗法による回帰分析を行う方法を紹介しました。しかし、取り扱った回帰式はy＝axという単純なものだけでした。そこで「偏微分」を利用し、複数の説明変数があるときにも最小二乗法が使えるようにします。つまり、重回帰分析の方法を見ていこうというわけです。 そのために今回は、偏微分の考え方と計算の方法について簡単な例で見ておくことから始めます。続けて次回、偏微分を利用して重回帰分析を行う方法を紹介します。 目標： 偏微分の意味と計算方法を理解する 複数の変数があるような関数（多変数関数）を微分するときに、1つの変数にだけ注目し、それ以外は定数として扱うというのが偏微分です。簡単な例を示しておきます。
深層学習か、ハイブリッドか AIの未来をめぐり激論
Marcus: R. Farrell/ITU; Lange: Cody Glenn/Web Summit A debate between AI experts shows a battle over the technology’s future 深層学習か、ハイブリッドか AIの未来をめぐり激論 人工知能（AI）が急速に社会に浸透するにつれて、深層学習モデルの限界や課題も明らかになりつつある。深層学習に対して異なる意見を持つ2人のAI専門家が、問題をいかに克服し得るか議論した。 by Karen Hao2020.07.01 20 20 7 18 1950年代以来、人工知能（AI）は大げさな約束と期待はずれを繰り返してきた。近年では深層学習によって大きな飛躍を遂げているものの、AIは未だに限定的な能力しか持っていない。攻撃に対して脆弱で、変化し続ける環境への適応を一般化できず、バイアスに
AIプロジェクトの成否は「MLOps（機械学習基盤）」にかかっている
AIプロジェクトの成否は「MLOps（機械学習基盤）」にかかっている：2020年、AI活用の成否を分かつ技術とは（2） 人工知能（AI）を活用して価値を提供する企業が現れる中、PoCでつまずく企業が見直すべきポイントはどこにあるのか。そして今後必要不可欠になる考え方とは何か。機械学習に必要な教師データを企業に提供するLionbridgeに話を聞いた。 AI技術を活用して、実ビジネスで成果を獲得している企業が着実に増えつつある。 ごく身近なところで言えば、定額制動画配信サービスで知られるNetflixが挙げられる。同社はレコメンドアルゴリズムに機械学習を活用。その他、機械学習を用いて成功作品の特性を見いだし、Netflixの独自コンテンツ制作に生かしたり、広告素材制作に分析結果を生かして会員獲得増を果たしたりと、AIを実益に結び付けている。 言うまでもなく、こうした事例は同社のようなWeb系
【Developers.IO 2020 CONNECT】「機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界」というオンラインセッションをした。#devio2020 | DevelopersIO
せーのでございます。 2020/6/17〜2020/7/7の期間で、クラスメソッドの年次技術イベント「Developers.IO 2020 CONNECT」が開催されています。 私は本日(2020/6/26)のDay4に「機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界」というタイトルでライブセッションを担当しました。 スライド 当日のスライドはこちらです。 。。。と言っても動画が多め、というかほぼ動画で占められているので、スライドだけを見ても何のことかよくわからないかと思います。 今回のライブセッションの模様は近々にアーカイブをクラスメソッドのYoutubeチャンネルで公開する予定です。 他のライブセッションやオリジナルのビデオセッションも多数アップされていますので、是非この機会にチャンネル登録をしてご覧になってください。 私のがアップしましたらこちらに貼りたいと思います。 動画がア
1.2億件の特許を学習 数秒で類似特許を発見するAIデータプラットフォームが生まれるまで | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
毎年、グローバルで300万件以上出願されている「特許」。しかし、特許の管理や検索、申請に関わる技術は高度化し、フローは複雑さが増している。 多くの国にまたがる国際出願が標準化する中で、発明者や弁理士がグローバルに特許の存在を調査する作業は藁の山から1本の針を探すよりも困難な作業と言われており、プロのサーチャーでも一件の調査に数日〜数カ月を要する、と言われている状況だ。 そうした特許検索における課題を解決すべく、先日、正式版がリリースされたサービスがAI特許調査プラットフォーム「Amplified（アンプリファイド）」だ。 同サービスは世界中の1億件以上の特許をディープラーニングで学習したAIが、入力される文章に対して即時に類似特許を発見する、というもの。これまで数日〜数カ月かかっていた先行技術調査が約30〜60分以内に短縮されるとのこと。料金は「Pay-Per-Projectプラン」が調査
Facebook、プログラムコードを別のプログラミング言語に翻訳する「TransCoder AI」を開発 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
FacebookはC++、Java、Pythonなどの高水準言語で書かれたプログラムコードを別のプログラミング言語に変換するニューラルトランスコンパイラを開発したという。このシステムは教師なし学習を採用しており、同社は従来よりもかなり効率が改善したとしている。 既存のプログラムコードを別の言語に移行するには、両方の言語について専門的な知識が必要な上、コストがかかってしまいがちだ。たとえばオーストラリアのコモンウェルス銀行はプラットフォームをCOBOLからJavaに移行するために5年の歳月と約7億5,000万米ドルを費やした。 Facebookは教師なし学習というアプローチ法に取り組み、C++、Java、Python間でソースコードを変換することができる「TransCoder」を開発した。トレーニングには280万件以上のオープンソースリポジトリからなるGitHubコーパスを使用した。Tran
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大正時代の日本のモノクロ映像をAI技術で4Kカラー映像化させた作品が超感動もの！60fpsでヌルヌル動く！ : Japaaan
クラウド「AI」API入門：AWS／Cognitive Services／Google Cloud／IBM Watsonの比較
Google quietly launches an AI-powered Pinterest rival named Keen
【掲載数39】 「AI人材育成サービス カオスマップ 2020」が公開！ | AI専門ニュースメディア AINOW
Top 10 Greatest AI Trends in Business 2020
A Guide to Artificial Intelligence in the Enterprise