オープンソースの失われた10年と「オープンソースAI」の行方
オープンソースの失われた10年と「オープンソースAI」の行方 2023.12.13 Updated by yomoyomo on December 13, 2023, 07:34 am JST 今年も残り少なくなり、2023年を振り返る記事が出始めてますが、来年を占うというのも年末にありがちだったりします。今年最後は、自分もそういうのをやろうかぼんやり考えていたのですが、先月におけるOpenAIのサム・アルトマンの電撃的解任から数日後の復活という劇的な展開、そして2023年を通して悪目立ちし続けたイーロン・マスクの広告出稿を停止した世界的大企業である広告主に対して「くたばれ」と言い放つ自爆行為を目の当たりにすると、毒気が抜けるというか、一寸先のことすら何も分からんよ、という気分にもなります。 来年の今頃、AGI（汎用人工知能）が人類を支配してても驚かないっすね（投げやり）。 オライリー・メ
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
日本マイクロソフトCTOが語る“普通のOSS企業“になったマイクロソフトとは
マイクロソフトのオープンソースソフトウェアに対する取り組みについてCTOの榊原彰氏にインタビューを行った。深層学習研究の状況、マイクロソフトが抱える課題など率直に語ってくれた。 今回は日本マイクロソフト株式会社の最高技術責任者（CTO）である榊原彰氏にインタビューを行った。日本アイ・ビー・エムから転職して1年が過ぎた時期に、マイクロソフトのリサーチ部門との深い関係を元にオープンソースソフトウェアに対する姿勢などを解説してもらった。 ーーまず榊原さんがCTOとして具体的に何をやっているのか、教えてください 私のタイトルですが、CTO（最高技術責任者）の他にDirector of NTOという肩書があります。NTOというのはマイクロソフトの中の組織ではNational Technology Officeと言いまして、その国や地域の抱える問題をテクノロジーで解決するというミッションを持っている組
AIが人類を超える意味——カーツワイルの予言 - Yahoo!ニュース
発明家にして未来学者、コンピュータ・エンジニアでもあり、実業家。現在、グーグルで技術部門のディレクターの一人であるレイ・カーツワイル氏は、人類がテクノロジーを取り入れることで近い将来、次の段階へ進化すると言う。人類を超えた存在（ポスト・ヒューマン）とは、どのようなものなのか。そこで見える世界は、天国か地獄か、それとも変わらぬ日常か――。インタビューはサンフランシスコ郊外、カーツワイルが創設者の一人である教育機関「シンギュラリティ大学」内の図書室で行われた。（インタビュー・吉成真由美／Yahoo!ニュース 特集編集部） レイ・カーツワイル：1948年ニューヨーク生まれ。マサチューセッツ工科大学卒業。発明家、未来学者。2012年より、生涯初の会社勤めとなるグーグル社で、技術部門のディレクターの一人として活躍。シンセサイザー「Kurzweil K250」、文章音声読み上げマシンなどを発明。レメル
AWS、サーバレス、コンテナ、マシンラーニング …2017年のクラウドを占う | gihyo.jp
すべての企業はデジタルカンパニーにならなくてはならない ―2016年、米国のカンファレンスや企業を取材しているときに、筆者はよくこのフレーズを耳にしました。たしかにUberに代表されるデジタルディスラプション企業の台頭、加えて世界的大企業であるGEのデジタル化へのすさまじいほどの注力ぶりなど間近に見る環境にあれば、多少の失敗も折り込み済みで最新技術を採用し、新たなビジネスのニーズをみずから掘り起こす必要性を強く感じるのは無理もないかもしれません。 そしてこのデジタライゼーションの基盤にあるもっとも重要なテクノロジがクラウドコンピューティングです。いまやほとんどのイノベーションはクラウドから始まり、クラウドをベースにしてスケールしていきます。レガシーを多く抱える企業にとっては、クラウドへの基幹業務の移行がビジネス再編の大きなカギになるとも言われています。米国と比べてデジタライゼーションのトレ
Evernoteがプライバシーポリシーを変更へ--一部の社員がコンテンツを閲覧可能に
Evernoteが今週、プライバシーポリシーを更新する予定であることをひっそりと発表した。サービスを向上するためという名目で、Evernoteの社員の一部がユーザーのコンテンツにアクセスし、内容を確認することを可能にするものだ。 同社は「プライバシーポリシーの更新に関するお知らせ」の中で、ノートを含むユーザーのデータをどのように扱うかを説明した。また、今回の更新は「弊社の機械学習テクノロジーが正しく機能していることを確認することが目的」だとしている。 Evernoteの「機械学習テクノロジー」には、自然言語による検索など、人工知能（AI）的な機能が搭載されているようだ。 今回のプライバシーポリシーでは、ユーザーのデータにアクセスできる一部のEvernote社員に対し、「身元調査を行ったうえで、最低でも年に一度（中略）セキュリティ・プライバシー研修を実施」するという条項が追加されている。 ユ
Microsoftがクラウドで目指す「AIの先にある世界」
米ジョージア州アトランタで9月26日～30日にMicrosoftの年次イベント「Ignite 2016」が開催された。 Igniteは、かつてアプリケーションやサービスごとに分かれて開催されていたMicrosoftのカンファレンスを1つにまとめたもので、「ITプロフェッショナルのためのカンファレンス」を標ぼうしている。第1回は2015年5月にシカゴで開催され、今回が2回目となる新しいイベントだ。 Microsoftが毎年開催している同種のイベント「Build」は「アプリ開発者やスタートアップの開発者」を主に対象としているが、Igniteはどちらかといえば企業のIT部署や導入に関わるユーザーサイドに近い技術者が対象となる。
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
Google、Googleフォトで位置情報の無い写真に推定の撮影場所を表示開始 | juggly.cn
2023年12月 (1) 2023年11月 (116) 2023年10月 (79) 2023年9月 (28) 2023年8月 (7) 2023年7月 (6) 2023年6月 (101) 2023年5月 (229) 2023年4月 (201) 2023年3月 (206) 2023年2月 (147) 2023年1月 (193) 2022年12月 (146) 2022年11月 (54) 2022年10月 (1) 2022年9月 (1) 2022年8月 (1) 2022年7月 (3) 2022年6月 (1) 2021年9月 (1) 2021年8月 (8) 2021年6月 (3) 2021年4月 (4) 2021年3月 (6) 2021年2月 (1) 2021年1月 (3) 2020年12月 (2) 2020年11月 (2) 2020年10月 (5) 2020年9月 (12) 2020年8月 (40
［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
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
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Evernote、ユーザーの猛反発を受け、プライバシーポリシー改訂を取り下げ ～ユーザーの許諾ベースで機械学習を試験