アマゾンジャパン、AI人材育成へ無償教育開始 - 日本経済新聞アマゾンジャパン（東京・目黒）は中高生向けに、人工知能（AI）の活用に必要なプログラミング教育を無償で始めた。首都圏を中心に試験的に始めた。IT（情報技術）教育を提供するライフイズテック（東京・港）、日本YMCA同盟と連携して2020年以降、全国に広げることを検討している。22日に都内で「アマゾンアカデミー」を開いた。アマゾンジャパンのジャスパー・チャン社長は「エンジニアだけでなく、あらゆる場
音声から文字起こし、AWSのAIサービス「Amazon Transcribe」が日本語に対応
米アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Services）は2019年11月21日（米国時間）、音声からの文字起こしAI（人工知能）サービス「Amazon Transcribe（トランスクライブ）」の対応言語に、日本語など7言語を追加したと発表した。Amazon Transcribeを利用すると、コールセンターや動画配信などのシステムに日本語の文字起こし機能を組み込みやすくなる。 Amazon Transcribeは保存された音声・動画ファイルからの文字起こしに加え、音声・動画のストリームデータを基にした即時の文字起こしも可能だ。今回はこれらのうち音声・動画ファイルからの文字起こしで日本語に対応した。
機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit : Neural Magic HP ピックアップ：Neural Magic gets $15M seed to run machine learning models on commodity CPUs ニュースサマリ：“No-Hardware AI” 企業を謳う「Neural Magic」は、11月6日、シードラウンドにて1,500万ドルの資金調達を実施したと発表した。出資者にはComcast Ventures NEA、Andreessen Horowitz、Pillar VC、Amdocsが名を連ねる。 同社は、MITでマルチコア処理と機械学習を長年研究してきた2人の研究者によって2018年に設立された。ディープラーニングモデルを処理する高コストなGPUやTPUなどの専用AIハードウェアを使うことなく、汎用CPUでより大きなモデルをより速く、より高い精度で処理
オムニバスSF「AIの遺電子」が人工知能学会の選定するAI ELSI賞を受賞
週刊少年チャンピオンにて連載された「AIの遺電子」、その続編で別冊少年チャンピオン（ともに秋田書店）に連載された「AIの遺電子 RED QUEEN」は、国民の1割がヒューマノイドとなっている近未来を舞台としたSF。人間とは違うヒューマノイドならではの病とそれにまつわる物語が、彼らを治療する医者・須堂を中心に描かれた。 AI ELSI賞は、人工知能学会倫理委員会が企画・運営を務めるもの。AI技術を単に研究開発の中で捉えるのではなく、社会との関係やAI技術の倫理的側面を考える点において顕著な活動を表彰することを目的に今年創設された。 人工知能学会倫理委員会の公式サイトでは、今回の選定理由も公表。「技術や倫理・法の専門家が具体的 / 専門的な課題から議論を始めてしまう一方、本作は登場人物の日常生活や心情を中心に扱うことで、広く一般の人にも読みやすい物語となっています」と作品に言及した上で、「また
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
今年読んだNLP系論文で面白かった5つ - 株式会社ホクソエムのブログ
ホクソエムサポーターの白井です。学生時代は自然言語処理の研究をしていました。 「今年読んだ論文、面白かった５つ」というテーマで、自然言語処理(NLP)の論文を紹介します。 主にACL anthologyに公開されている論文から選んでいます。 はじめに 今年のNLP界隈の概観 1. Text Processing Like Humans Do: Visually Attacking and Shielding NLP Systems 面白いと思った点 2. Errudite: Scalable, Reproducible, and Testable Error Analysis 面白いと思った点 3. Language Models as Knowledge Bases? 面白いと思った点 余談 4. A Structural Probe for Finding Syntax in Word
データサイエンティストの仕事は奪われない 「Kaggle Grandmaster」が語るデータ分析の本質
データサイエンティストの仕事は奪われない 「Kaggle Grandmaster」が語るデータ分析の本質（1/2 ページ） データサイエンティスト協会のシンポジウムに、日本に10人ほどしかいないというKaggle「Grandmaster」が登壇。Kaggleで培った経験や、ビジネスでの機械学習の応用などについて語った。 「AutoML（などの自動化ツール）はデータサイエンスのプロセスの一部を効率化できますが、データサイエンティストの業務全体を置き換えることはあり得ないと思います」 「よくAutoMLでデータサイエンティストの仕事がなくなるといわれますが、本当にそれで仕事がなくなら、もうなくなってるんじゃないでしょうか」 10月17日に開催されたデータサイエンティスト協会のシンポジウムで、こんなやりとりがあった。登壇したのは、パナソニックの阪田隆司（ビジネスイノベーション本部 AIソリューシ
An Introduction to Neural Information Retrieval - Microsoft Research
Neural ranking models for information retrieval (IR) use shallow or deep neural networks to rank search results in response to a query. Traditional learning to rank models employ supervised machine learning (ML) techniques—including neural networks—over hand-crafted IR features. By contrast, more recently proposed neural models learn representations of language from raw text that can bridge the ga
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
PyTorch まずMLPを使ってみる | cedro-blog
今回は、フレームワークの「Hello world 」であるMLPを使って、PyTorch の特徴をみてみます。 こんにちは cedro です。 年末に、本屋で「PyTorch ニューラルネットワーク実装ハンドブック」という新刊本を見かけて、何となく気になりました。 後で、Webで調べてみると、PyTorch が中々魅力的なフレームワークなことが分かりました。特徴は３つ、 １）Tensorflow より簡潔にコードが書け、それでいて細かな操作ができるらしい ２）研究者に人気があり、論文発表後に、すぐ実装例がGithubに上がことが多いらしい ３）コミュニティが活発でネット上に参考資料が豊富にあるらしい 特に気に入ったのが、２）の最新の論文の実装が手に入る点で、これはとても刺激的です。今まで、Keras を極めようと思っていた気持ちは何処へやら、もうPyTorch の魔力にかかり、大晦日にこの
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
AIにかくれんぼをさせたら徐々に高度な戦略を編み出し、人間には思いつかないような作戦を取るようになった「腹抱えて笑った」
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） @jaguring1 AIにかくれんぼをさせたら、徐々に高度な戦略を編み出していって、あるとき、隠れる側が鬼を隠すゲームになってるの、何度見ても笑う twitter.com/OpenAI/status/… 2019-09-20 15:01:16 OpenAI @OpenAI Wondering why the hiders did not cage in the seekers instead of building their own fort? In one environment variant where hiders have to protect glowing orbs, that's exactly what they learned to do! pic.twitter.com/yifS7rI4eR 2019-09-20 07:39:0
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供
「Dart 2.5」が登場。GitHubのコードから機械学習させた賢いコード補完をVSCodeなどに提供 Dart 2.5では「ML Complete」と呼ばれる、機械学習を用いてより賢いコード補完をさまざまなコードエディタへ提供する機能がプレビュー版として追加されました。 Dartをはじめとする型付き言語では、コードエディタによる補完機能が働きやすいという利点がありますが、それでもAPIの種類が増えるにつれて、多数表示される補完候補のなかから適切なものを選ぶ手間は増えていきます。 ML Completeはそうした状況を改善するために開発が進められていると説明されています。 ML Completeの学習データにはGitHub上のオープンなDartのコードが用いられ、TensorFlow Liteによってプログラマが開発中のコードに対して適切な補完のための候補が選ばれます。 下記のツイートに
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GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3: 『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)
AI技術ベースのコーディング支援機能「IntelliCode」、行単位でのコード補完も可能に／繰り返しの修正パターンを学習してリファクタリング案を提示する機能も
Engadget | Technology News & Reviews
生成モデルを中心としたAI創薬最前線 / Elix CBI 2019
機械学習を用いた3次元データ認識について
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