［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
IBMも追従！機械学習ライブラリ「SystemML」を公開 - エトセトランダム
2015 -11 -25 IBMも追従！機械学習ライブラリ「SystemML」を公開 IT 機械学習 ほんの数日で 機械学習 ライブラリのオープン化が進み続けていますね。 Google の TensorFlow やMicrosftの DMLT の公開。 そして今回は IBM の SystemML 。 といっても私が気がついていなかっただけで、2015年の6月に公開していたのですがっ。 SystemMLライブラリは Github に公開されています。 SystemMLのGitHub TensorFlow や DMLT との大きな違いは、 Java で記述されていることですね。 それに、主要OSの Windows 、 MacOS , Linux のどれでも環境を構築できるようです。 個人的に TensorFlow を扱ってみようと思ったんですが、どうにも Windows で利用するには 難
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
ディープラーニング - Wikipedia
ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである[1][注釈 1]。深層学習は複数の独立した機械学習手法の総称であり、その中でも最も普及した手法は、（狭義には4層以上[2][注釈 2]の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である[3]。 要素技術としてはバックプロパゲーションなど、20世紀のうちに開発されていたものの、4層以上の深層ニューラルネットについて、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に多層ニューラルネットワークを用いたオートエンコーダを
「エンジニアは今すぐディープラーニングを学べ」松尾豊氏が見据える、日本がシリコンバレーを追い越す日 - エンジニアtype | 転職type
2015.07.08 スキル 大企業からスタートアップまで。BtoBサービスからエンターテインメントまで。日々取材をしていて、いまや人工知能という言葉を聞かない日はない。過去2度のブームと冬の時代を繰り返してきた人工知能研究に、3度目の春が訪れている。 その主役は「ディープラーニング」と呼ばれる新しい機械学習の手法だ。 2012年に行われた画像認識技術を競う世界的なコンペティション「ILSVRC」で、トロント大学の研究チームがこの技術を用いて、それまでの常識を覆す圧勝を記録。同じ年に発表された有名な「Googleのネコ認識」と呼ばれる研究も、ディープラーニングを用いたものだった。 東京大学大学院工学系研究科・准教授の松尾豊氏も、まだ「ディープラーニング」という名前がなかったころからこの技術に注目し、研究を続けてきていた。松尾氏は著書『人工知能は人間を超えるか』の中で、ディープラーニングを「
まさに悪夢、Googleの人工知能「DeepDream」でムービーを作成したらとんでもないことに
「神経回路網はどのような働きをしているのか？」ということを解明するため、Googleが新たに開発した人工知能が「DeepDream」です。画像から少しでも見覚えのある物体を見つけ出し、それを再構成して出力するというものなのですが、実際に作られた画像が「悪夢のようだ」と話題となっており、ムービーが公開されたところ、ホラー映画どころではないとんでもない仕上がりになっていました。 Deep Dreaming Fear & Loathing in Las Vegas: the Great San Francisco Acid Wave - YouTube クラブのような場所で踊る人々。何か様子がおかしいと思いつつも映像を見ていると…… ぐにゃりと人が変形して動物が現れたり、心霊写真のようにあり得ない場所に人の顔が現れたりします。 エイリアンのような姿が並び…… 「パシフィック・リム」のギレルモ・デ
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
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