グーグル翻訳アプリ、ニューラル機械翻訳がオフラインに対応
Googleは米国時間6月12日、同社のニューラル機械翻訳（NMT）システムのアップデートを提供開始した。これによりユーザーは、インターネットに接続していない時でも、より正確な翻訳を得られるようになる。 Googleは2016年にNMT技術を導入して翻訳の精度を高めた。この技術が今回オフラインに対応し、「Android」または「iOS」デバイス上の「Google翻訳」アプリで直接実行できるようになる。 NMTシステムでは、文章の中の単語やフレーズを個々に翻訳するのではなく、文全体を1つの翻訳単位として捉え、より広範な文脈を考慮して最適な翻訳を考え出す。Googleは発表の中で、これにより段落や記事の翻訳がはるかに自然なものになると述べた。 オフライン機能は、国外への旅行時や、インターネットに接続できない場合、あるいはデータ通信を使いたくない場合に利用できる。各言語セットは35〜45Mバイト
Googlerも学んだAI講座、「Learn with Google AI」で一般公開
Googleが、ML（機械学習）の基礎からディープラーニングまで、AI（人工知能）について学べるWebサイト「Learn with Google AI」を開設。15時間でMLのコンセプトを学べる短期集中講座も無料で受講できる。 米Googleは2月28日（現地時間）、「AI（人工知能）がどのように問題を解決するのかを誰でも理解できるようにする」ためのWebサイト「Learn with Google AI」を開設したと発表した。 このサイトでは、ML（機械学習）のコンセプトを学んだり、MLのスキルを高めたりするための方法を提供する。AIに興味を持ち始めた初心者からディープラーニングのエキスパートまで、様々なレベルに合うコンテンツを用意したという。
How to build your own AlphaZero AI using Python and Keras
Update! (2nd December 2019)I’ve just released a series on MuZero — AlphaZero’s younger and cooler brother. Check it out 👇 How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 1/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 2/3) How to Build Your Own MuZero Using Python (Part 3/3) In this article I’ll attempt to cover three things: Two reasons why AlphaZero is a massive step forward for Artificial
「AlphaGo Zero」──ビッグデータ不要のAI棋士が自己対局のみで世界最強に
Googleの系列AI企業DeepMindが、世界最強囲碁AI「AlphaGo」の新バージョン「AlphaGo Zero」が、試合データ不要の自己対局のみで、40日後に柯潔九段に勝った先輩AlphaGoに完勝するまでに成長したと発表した。 米Alphabet傘下のDeepMindは10月18日（現地時間）、過去の試合データを使わず、自己対局のみでスキルアップする新囲碁AI「AlphaGo Zero」を発表した。生まれてから40日後には、5月に世界最強棋士、柯潔（カ・ケツ）九段を破った「AlphaGo Master」に完勝し、世界最強棋士になった。 AlphaGo Zeroに囲碁のルール以外をいっさい与えず、強化学習式で自分自身と対戦させたところ、最初は初心者のような対局を行っていたが、3日目には韓国のプロ棋士・李世ドル氏を破った初代AlphaGoに100対0で勝ち、40日目には5月の引退後
Machine Learning Glossary | Google for Developers
Send feedback Machine Learning Glossary Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This glossary defines general machine learning terms, plus terms specific to TensorFlow. A ablation A technique for evaluating the importance of a feature or component by temporarily removing it from a model. You then retrain the model without that feature or component, an
「Gmail」に機械学習による不正メール検出機能--99.9%超の精度
Googleは「Gmail」に、専用機械学習モデルに基づくフィッシング検出など、複数のセキュリティ機能を追加した。 Gmailで受信されるメッセージの50～70％がスパムメールだが、Googleは機械学習を採用することによって、スパムやフィッシングのメッセージを99.9％を超える精度で検出できるという。 同社の最新機械学習モデルは、一部のメッセージ（平均でメッセージ全体の0.05％未満）をさらなるフィッシング分析のために遅延させることによって、この処理を改善する。 Googleによると、同社の新しい検出モデルによってURLクリック時の新しい警告も生成され、疑わしいリンクをクリックした場合に警告メッセージがユーザーに表示されるという。新しいパターンが検出されるにつれてモデルが適応していき、時間の経過とともに改良されていくという。 またGoogleは、保護すべきデータを誤って社外の人物に送信し
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
グーグルの高画質化技術「RAISR」、「Google+」で利用可能に--一部「Android」端末を対象
Googleが「Google+」の画像を対象に、「Rapid and Accurate Image Super-Resolution」（RAISR）と呼ばれる新テクノロジのロールアウトを開始した。RAISRを利用すれば、帯域幅をあまり使用せずに、画像を高解像度で表示することが可能になる。 先週より、一部の「Android」端末で、RAISRを適用した高解像度画像のGoogle+へのロールアウトが開始されている。Googleによると、同社はRAISRテクノロジを適用した大容量画像で、使用する帯域幅を最大75％削減することに成功しているという。 Googleは帯域幅の狭いモバイル端末に非常に鮮明な画像を提供する手段として、2016年11月にRAISRを発表した。 RAISRは機械学習を使って、低解像度画像の高品質版を生成することで、その画像が帯域幅を占拠することを回避し、より高速なダウンロード
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