「世界最速」機械学習技術、ヤフーがOSSで公開
ヤフーは11月15日、数十万の選択肢の中から適切な解を、世界最速・高精度に予測するという機械学習技術「AnnexML」（アネックスエムエル）を開発し、オープンソースソフト（OSS）としてGitHubに公開した。 ユーザーのサービス利用情報などビッグデータと、そのユーザーがクリックした広告などの数十万の選択肢との組み合わせを効率的に学習でき、「サービス利用情報のあるユーザーに対して、どの広告がクリックされやすいか」といった有力な候補の組み合わせを世界最速・高精度に予測するという。 テキストや画像、商品データ、ユーザーデータなど、複数の特徴を持つ高次元データを、大量のデータベースの中から高速に検索・特定できる技術「NGT」（OSSで公開済み）も活用。項目数を数十に圧縮したビッグデータをグラフ構造に整理・学習することで、高い予測精度と高速化を両立させた。 同種のビッグデータ分類技術と比較したとこ
次に来るのはクリエイティブAI、人工知能の6つの波
その次に来たのは「予測型の分析（Predictive Analytics）」。いわゆるビッグデータの処理で、1990年代に始まった。統計的な機械学習の技術を使って、株価や天気や売り上げなど、さまざまなものの予測が始まった。 今来ているのが第3の波の「認知コンピューティング（Cognitive Computing）」だ。いわゆる深層学習（ディープラーニング）や深層強化学習を使って、画像や動画、音声やテキストの理解が可能になった。完全自動運転車は、最も難しかった周囲の環境の認識という問題を、深層学習が解決したことで実現の道が開けた。 第4の波は創造性 次に来る4つ目の大波が「クリエイティブなAI（Creative AI）」だと考えている。既に研究開発は進んでおり、製品に使われるのもすぐだろう。いわゆる生成モデルのディープ・ニューラル・ネットワーク（関連記事）に加えて、進化的アルゴリズム（Evo
世界初！物体認識AIを搭載したAIサイネージ「ARIA（アリア）」代表の藤田さんにインタビュー | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年5月10日 AIだけの力で社会は豊かになるでしょうか？ ビッグデータ、IoT、VR、ARなどのさまざまなテクノロジーと掛け合わさって、最大公倍数を出すことが、より私達の生活を豊かにするための近道でしょう。 今回は、その中でも「AR」に注目し、AI×ARのサービスを紹介します。 服のコーディネート提案にも使えるAIサイネージ「ARIA（アリア）」 今回紹介するのは株式会社ネクストシステムのAIシステム開発の事例です。 ネクストシステムは、かねてより近未来型仮想試着システム「Virtual Fashion」を提供してきました。 近未来SF映画のシーンの中に出てくるような、カメラに写った自分の体に合わせて、デジタルデータで作られた仮想の衣服が自分の体にフィットして実際に服を着たようなリアルな仮想試着（バーチャルフィッティング/バーチャルファッション）が体験できます。 カメ
ビッグデータや人工知能（AI）が活用される時代へ！ビジネスにおける「データサイエンス力」とは
ビッグデータと連動して、第三次人工知能（AI）ブームと呼べる昨今、データ分析は急速により身近なものになりつつあります。そんな中、今後私たちにはどのような能力が求められていくのでしょうか。 膨大なデータを高度に分析し企業や社会に有益な価値をもたらす「データサイエンス」という言葉が広く聞かれるようになってから早や数年が経ちました。データから導かれる予測は、企業の未来の成長を占う大きな指標となり得るものであり、ビジネスシーンにおいて決して無視できない取り組みとなりつつあります。 では、ビジネスにおいてデータサイエンスを取り入れるには何を知り、何に取り組めばいいのでしょうか。ここでは、ビッグデータや人工知能（AI）の技術革新により必要とされる「データサイエンス力」について詳しく解説します。 ビッグデータとは ビッグデータとは、単純にデータの量が多いことだけを示すものではありません。そこにはどのよう
HPE、メモリ中心コンピュータ「The Machine」の新プロトタイプ発表--160TBのメモリ搭載
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、160Tバイトのメモリを搭載したプロトタイプシステムを発表した。 このプロトタイプは、ビッグデータを扱うワークロードをターゲットとしたアーキテクチャである、メモリ主導型コンピューティングの研究プロジェクト「The Machine」の成果として、米国時間5月16日に発表された。メモリ主導型コンピューティングでは、プロセッサではなくメモリがアーキテクチャの中心になっている。その目標は、メモリ、ストレージ、プロセッサの間にある非効率性をなくし、問題をより速く解決できるようにすることだ。 製品化はまだ先のことだが、このメモリ主導型コンピュータの発表は、HPEのメモリ主導型コンピューティングの研究開発が進展していることを示すものだ。同社はムーアの法則が限界に達するのを見越して、新たなコンピューティングアーキテクチャを模索している。Io
OSS（オープンソース・ソフトウェア）鳥瞰図2017年版【第1回】 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ OSS ＞ OSSを理解する ＞ OSS（オープンソース・ソフトウェア）鳥瞰図2017年版【第1回】 OSS OSS記事一覧へ [OSSを理解する] OSS（オープンソース・ソフトウェア）鳥瞰図2017年版【第1回】 2017年2月15日(水)高橋 千恵子（日本OSS推進フォーラムクラウド技術部会長） リスト 本誌は2012年5月にオープンソースソフトウェア（OSS）のカオスマップ「OSS鳥瞰図」を作成・公開した。様々な分野ごとに多岐にわたるOSSを俯瞰的に把握できるように、という意図である。しかしOSSの進化は急ピッチであり、新たなソフトウェアが次々に生まれている。この点に問題意識を抱いたのが日本OSS推進フォーラム。クラウド技術部会が中心になって、「OSS鳥瞰図」を完全リニューアルする作業を実施した。（IT Leaders編集部）
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