MacOSとWindowsのネイティブ仮想化を用いたDocker純正ツール「Docker for Mac/Windows」登場、VirtualBoxは不要に
MacOSとWindowsのネイティブ仮想化を用いたDocker純正ツール「Docker for Mac/Windows」登場、VirtualBoxは不要に これまでWindowsやMacOSの上でDockerを試すには、それぞれのOS上でLinuxを動かすために仮想マシンのVirtualBoxをインストールする必要がありました。しかしOS上で仮想マシンを動かす処理は、重く不安定になりがちでした。 Docker社はこの方法に代わる新しいツール「Docker for Mac and Windows」のベータ版を発表しました。 Docker for Mac and Windowsは、それぞれのOSのネイティブアプリケーションの形式で提供され、VirtualBoxの代わりにそれぞれのOSに組み込まれている仮想化機能、WindowsではHyper-V、MacOSではxhyveを用いることで、より高
［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
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
2015年7月期 AITCオープンラボ Deep Learningハンズオン勉強会～Caffeで画像分類を試してみようの会～
ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし
X-Pro1 取説
フジフイルムモールは、写真・カメラ用品の富士フイルム公式オンラインショップです。 会員登録いただくと、デジタルカメラの製品登録ができる他、製品の購入、便利なサービス（長期保証サービス、買い取りサービス等）もご利用いただけます。
Amazon、クラウド型自然言語処理サービスの開発者向けプレビューを開始 | スラド IT
日本語対応というか、他言語対応するのかな？ Amazon なので、いきなりサービス終了はなさそう(Googleよりは)。 どっちかというとある一定以上の使用は有料にする線だと思うけど。 #偏見です 多分、「文句言うな、英語で喋れや」と思ってても不思議ではない。 #偏見です 「Queen's English? Pijin English? そんなもん知るか」と思ってても不思議ではない。 #偏見です ##Queen's Englishは対応するかも 人口比からすると、日本語は後回しになってもおかしくない。 結構面倒そうだし。ガチの津軽弁とか広島弁とか文字で表記すらできないらしいし。 #ごく一部の漫画（『さんさん録』 (こうの史代 [wikipedia.org] 双葉社) 『うちの姉様』 [wikipedia.org] (野広実由 竹書房))とか、小説(『いとみち』 越谷オサム [wikiped
Web屋という仕事のこれから Web動向からWeb屋に必要な技術を考えてみる
Web屋という仕事のこれから 〜Web動向からWeb屋に必要な技術を考えてみる〜 FutureSync Vol.5 で発表したスライドです。 タイトルは釣りです。前半はほぼネタです。 中身はJavaScriptで動作するデバイスは楽しいからみんなやってみたら？ という内容です。
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか?
ディープラーニングはビジネスにどう使えるか? What do you get from deep learning? 2015.05.20 Updated by Ryo Shimizu on May 20, 2015, 13:28 pm JST
データサイエンティストなら年収1000万円!?無料＆日本語でプログラミングの勉強をする方法
21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの契約締結を経て、現在日本ではUDACITYonEdmapsとして展開しています。 UDACITYonEdmapsの前身であるUDACITYでは各企業の開発者などが講
［脳に挑む人工知能4］コトバを自在に操るAI実現へ、IBMとグーグルの頂上決戦
本連載「脳に挑む人工知能」第1回、第2回、第3回では、脳神経細胞を模したニューラルネットワークによる画像認識を中心に、人工知能技術の最前線を解説した。第4回以降では、動物の中でも人間にしかできない「複雑なコトバを操る」ことを可能にする人工知能について、脳科学やビジネスとの接点を交えて紹介する。 人類がコトバを操るようになったのは、ヒトの歴史の中でもごくごく最近のことだ。言語の起源については諸説あるが、複雑に文節化した言葉を発することができるようになったのは少なくとも10万年前、ホモ・サピエンス（新人）がアフリカから世界へ移動を始めた頃とされる。 ヒトの祖先がチンパンジーの祖先と分かれたのがだいたい500～600万年前のこと。チンパンジーであれば、第1回～第3回で取り上げた物体の認識、つまり「モノを見る能力」は当然のように備わっていたろう。だが「コトバを操る能力」については、猿人、原人をへて
Deep learningの軽い紹介
2. 目的と注意 • 最近 Deep Learning が熱いですね • そこで Deep Learning を初心者の方でもわ かりやすいようにまとめてみました • 自分自身機械学習は論文や本での独学なの で、間違ってる点があれば教えてください 4. • Deep Learning • Deep Neural Network(DNN) • Neural Network(NN) • Hidden Markov Model(HMM) • Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model(GMM-HMM) • Deep Neural Network - Hidden Markov Model(DNN-HMM) • 機械学習 • パターン認識 • 時系列データの認識 • 音声認識 • 画像認識 • モーション認識 • 音楽リズム認識 • 経済モデル • 感
「表現を獲得」した人工知能――50年来のブレークスルーで、いま人工知能は急速な進化を始めた（後編） | Mugendai（無限大）
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 前編はこちらから 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解
「表現を獲得」した人工知能――50年来のブレークスルーで、いま人工知能は急速な進化を始めた（前編） | Mugendai（無限大）
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今
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読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita
DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？
「若い人工知能へ宛てた手紙」高橋文樹（エセー, 破滅派, 2016年）
長文日記
長文日記
Deep Learning を実装する
TechCrunch
