Googleの新プロジェクト「Magenta」、機械学習でアートを創造可能か
米Googleのディープラーニング（深層学習）プロジェクト「Google Brain」から生まれた「Magenta」プロジェクトが現地時間2016年6月1日に活動開始を正式発表した。 Magentaは、機械学習を用いて優れたアートや音楽を生み出せるかどうかを試すプロジェクト。機械学習システム「TensorFlow」を使用し、ツールやモデルをオープンソースとしてGitHubで公開する。 MagentaプロジェクトのメンバーであるDouglas Eck氏によると、Magentaには2つの目的があるという。1つは機械学習を音楽や芸術創造の領域に発展させる研究。アートや音楽を作り出す方法を学習するアルゴリズムが開発できれば、コンピュータは自ら魅力的で芸術的なコンテンツを作成するようになる。 もう1つの目的は、アーティスト、コード開発者、機械学習研究者によるコミュニティの構築をテストすること。当初は
Google Fusion Tables - Wikipedia
Google Fusion Tables was a web service provided by Google for data management. Fusion tables was used for gathering, visualising and sharing data tables. Data are stored in multiple tables that Internet users can view and download. The web service provided means for visualizing data with pie charts, bar charts, lineplots, scatterplots, timelines, network graphs, HTML-formatted card-layouts, and ge
Google AIトップが語った｢機械学習モデルの公平性｣はどう作り出すか
グーグルのシニアフェローでAI部門トップを務めるジェフ・ディーン氏。プログラマーの間では、その異才ぶりをジョークにした｢Jeff Dean伝説｣があるほどの天才エンジニアとして親しまれている。 グーグルは日本における次世代のAI人材育成および、社会課題の解決に向けたAI活用の促進、AI研究への貢献を目的としたプログラム｢Google AI for Japan｣を発表した。同社AI部門トップのジェフ・ディーン氏が来日し、明らかにしたもの。 機械学習の基礎研究から自然言語処理、音声認識まで、AI分野における日本の研究者6名に各5万ドルの助成金が提供されるほか、東京のAI研究チームでのフェローシップやインターンシッププログラム、開発者向けのオンライントレーニングプログラムなどの取り組みを強化していく。 最近、関係者の間では｢機械学習モデルの公平性｣が話題になる機会が増えている。機械学習モデルの公
グーグルマップの城壁—データからデータを作り出すAI戦略
グーグルマップが、ゼンリンから自社独自のデータに切り替えたことによるクオリティの低下が話題になっていますが、グーグルマップが何年も前から、衛星写真やストリートビューなどのデータから、機械学習の手法を駆使して地図データをすごい勢いで充実させていることはあまり知られていません。 Google や Apple の地図サービスなどの事情に詳しい Justin O'Beirne 氏による「グーグルマップの城壁」と題されたこの記事では、Google がいかに画像認識と機械学習の技術を駆使し、「データからデータを作り出す」ことに成功し、自社サービスに他社が追いつけないような「城壁」を築くのに成功したか、ということが書かれています。 個人的な話ですが、最近、機械学習エンジニアとして独立してから、主にスタートアップ等を対象に、人工知能・機械学習系のプロジェクト戦略についてコンサルティングをしています。特に、
グーグルに買収されたスタートアップ 知られざる「その後」 | PHPオンライン 衆知｜PHP研究所
当サイトでは、サイトの利便性向上のため、クッキー(Cookie)を使用しています。 サイトのクッキー(Cookie)の使用に関しては、「プライバシーポリシー」をお読みください。 グールグ社内のKEYHOLEの看板 （写真出典：https://www.neverlostagain.earth/） 大手IT企業によるスタートアップの買収をしばしばニュースで見ることがあるだろう。検索大手のグーグルも例外ではなく、積極的にスタートアップ企業を買収している。 2006年には動画配信サービスYouTubeを、2014年には人工知能を開発するDeepMind Technologiesを買収した（DeepMindは、囲碁で人間のプロ棋士を破ったことで有名になったAlphaGoを制作したチームとして知られている）。 グーグルはこうした企業買収を通じて最新技術を取り入れ、自社サービスの発展に活かしてきた。 グ
グーグルらの｢世界の漁業見える化プロジェクト｣急拡大。日本に不都合な真実とは | BUSINESS INSIDER JAPAN
グーグルらが運営する｢グローバル・フィッシング・ウォッチ（GFW）｣のサービス画面。青白く光るのが漁船。クリックすると船籍や船舶のタイプが表示される。 出典：Global Fishing Watch グーグル、海洋保護団体オセアナ、環境保護団体スカイトゥルースが運営する、世界の海洋漁業を見える化するプロジェクト｢グローバル・フィッシング・ウォッチ（GFW）｣は12月18日、2018年を｢漁業の透明化元年｣と位置づける声明を発表した。 3週間にわたる｢密漁船の大脱走事件｣の教訓 日本ではほとんど知られていないが、2018年4月、アフリカ南東部のモザンビークに拘留中されていた国籍不明の密漁船が脱走し、国際刑事警察機構（インターポール）や環境保護団体シーシェパードなどの追跡から3週間逃げ回り、最後はインドネシア海軍に拿捕されるという大事件が発生した。 ｢このケースは、各国政府と非政府組織、国際組
Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research
Posted by Pablo Samuel Castro, Research Software Developer and Marc G. Bellemare, Research Scientist, Google Brain Team Reinforcement learning (RL) research has seen a number of significant advances over the past few years. These advances have allowed agents to play games at a super-human level — notable examples include DeepMind’s DQN on Atari games along with AlphaGo and AlphaGo Zero, as well as
Jaaxman - arXiv.orgの人工知能に関する論文を日本語で一覧できるWEBサイト
Jaaxmanは終了いたしました ご利用状況を鑑みた結果、誠に勝手ながらJaaxmanは5月15日をもって終了いたしました。 ご愛顧いただいていた方々には大変心苦しいこととなり恐縮ですが、これまで誠にありがとうございました。
GoogleマップにGoogleアナリティクスの地域データを表示させる方法を徹底解説
ferret編集部：2014年11月28日に公開された記事を再編集しています。 ホームページがどこからアクセスされているのか、知りたいと思う人も多いのではないでしょうか。今回はGoogleアナリティクスのアクセス地域データをGoogleマップに取り込む方法をご紹介します。 目次 1.GoogleマップにGoogleアナリティクスを表示するとは 2.こんな人にオススメ 3.Googleアナリティクスで出来ないの？ 4.Googleマップにデータを取り込む方法 5.マップ利用の注意点 追記 2014/12/15 Googleドライブでの操作になる見込みです。 Google、カスタム地図の「マイマップ」をGoogleドライブに統合 - TechCrunch http://jp.techcrunch.com/2014/12/11/20141210google-brings-my-maps-cust
Google's New AI Head Is So Smart He Doesn't Need AI
Google’s heavy investment in artificial intelligence has helped the company’s software write music and beat humans at complex board games. What unlikely feats could be next? The company’s new head of AI says he’d like to see Google move deeper into areas such as healthcare. He also warns that the company will face some tricky ethical questions over appropriate uses for AI as it expands its use of
DMCAとは？デジタルミレニアム著作権法が侵害されたときの申請方法を解説 | ナイルのマーケティング相談室
DMCAとは、デジタルミレニアム著作権法(Digital Millennium Copyright Act)の略称であり、2000年10月にアメリカ合衆国で施行された連邦法です。 Google、Facebookなど、世界的なインターネット企業の多くが米国法人であるため、それらを規制するこの法律がインターネット上の著作権に関する事実上の基準となっています。 DMCA施行により盗用サイトへの対処が可能に 従来では自身のサイトのコンテンツが盗用されていた場合、盗用したサイトの運営者を特定して、直接削除要請を出す必要がありました。 しかし、サイト管理者を特定し、連絡を取り付けることは悪意がある場合は特に容易ではありません。盗用されたコンテンツがGoogleなどの検索結果に残ってしまい、本来自分のサイトに来るはずだったユーザーが盗用サイトへと流入して機会損失が生じ続けるといった問題が生じていました。
簡単にレポートを作成できる「Googleデータスタジオ」を使ってみた
さまざまなデータをグラフや表で分かりやすく表示するためのツールはいろいろありますが、その中の一つが「Googleデータスタジオ」です。Googleが作ったサービスという利点を生かし、GoogleアナリティクスやAdWordsなど同じGoogle製のサービスとの連携が簡単ということで、実際にGoogleアナリティクスとの連携を試してみました。 データスタジオ（ベータ版） | データの視覚化とレポートの作成 | 無料版を試す - Google https://www.google.com/analytics/data-studio/ まずはGoogleデータスタジオのページへ行き、「無料版を試す」をクリックします。 Googleにログインします。ログインしたいアカウントをクリックして…… パスワードを入力し、「次へ」をクリック。 Googleデータスタジオを使えるようになりました。「空白」をク
Mac/PC版「Googleドライブ」アプリ、2018年3月に完全終了へ
Mac/PC版「Googleドライブ」アプリを使ってPCや携帯電話間でファイルを同期しているなら、注意が必要だ。12月中旬までに代わりのツールをインストールしなければならないからだ。 7月、GoogleはMac/PC版Googleドライブを、同じ機能を持つツール「バックアップと同期」に置き換えると発表していた。そして米国時間9月7日、同社は移行の具体的な計画を明らかにした。12月11日にこれらGoogleドライブアプリのサポートを打ち切り、2018年3月12日には完全にサービスを終了、「バックアップと同期」に移行する。 新しいアプローチでは、フォルダなどに保存されているファイルをクラウド上で同期する。また、Mac/PC向けの「Googleフォト」アップローダも「バックアップと同期」に移行する。 今回の措置は、クラウドベースのサービスの重要性が高まっていることを反映したものだと思われる。以前
8月25日に発生した大規模通信障害をまとめてみた - piyolog
2017年8月25日12時過ぎより、Webサイトにつながらない等の接続障害とみられる事象が複数発生しました。また同時間帯にNTTコミュニケーションズ、KDDIから障害報告が発表されています。ここでは関連情報をまとめます。 インシデントタイムライン 日時 出来事 8月25日 正午過ぎ Googleが誤った経路情報を送信。 〃 12時22分 NTTコミュニケーションズのOCNバックボーンで通信障害発生。 〃 12時24分 KDDIのサービスで通信障害発生。 〃 以降 日本国内の複数のサービス等で接続障害が発生。 〃 送信後8分以内 Googleが誤設定情報を修正。 〃 12時39分 KDDIの通信障害が復旧。 〃 12時45分 NTTコミュニケーションズの通信障害が復旧。 〃 夕方頃 各組織で発生した障害が概ね復旧。 8月26日 Googleが誤設定を認め、謝罪する声明を発表。 8月29日 総
Googleが発見した、最も成功しているチームに共通する5つの特性 | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：長年にわたり、Googleは数え切れないほどの研究に取り組み、膨大なデータを集め、何百万ドルもをつぎ込んで自社の従業員をより良く理解しようと努めてきました。Googleの最も興味深い取り組みの1つであるプロジェクト・アリストテレス（Project Aristotle）は、社内で最高の業績をあげているチームに焦点を当て、チームの生産性を高める秘訣を探ろうというものでした。 なかでも、生産性の高いチームと低いチームの違いは何なのか？ を解明することに主眼が置かれました。 この調査をはじめる前、Googleの経営陣は、ほかの多くの組織と同じように、最高のチームをつくるということは、最高の人材を集めることであると信じていました。それは理にかなった考えです。最高のエンジニアに、MBA、博士を集めれば、最高のチームのでき上がり。そうですよね？ しかし、Googleの人事分析マネージャ、Jul
Firebaseが進化してできるようになったこと | Google I/O 2017 現地レポート2日目 - Reach One｜株式会社ビズリーチ（BizReach）【企業公式ブログ】
2017 - 05 - 19 Firebaseが進化してできるようになったこと | Google I/O 2017 現地レポート2日目 イベント デザイン&テクノロジー Tweet こんにちは、ビズリーチでHRMOS採用管理のマーケティングを担当しています、現王園です。 昨日から Google I/O 2017 の現地レポートをお届けしています。 昨日の記事はこちら reachone.bizreach.co.jp 今回は、Firebaseのアップデートについて、特にレポート機能について詳細をお伝えします。 Firebaseについて まずは、少しFirebaseについておさらいです。 Firebaseは昨年のGoogle I/Oでモバイルの統合プラットフォームに大幅アップデートされました。 Firebaseは、「より良いアプリを開発し、ビジネスをグロースする」ための様々な機能を提供し、D
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
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