tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！
tf.kerasが終了 Keras 3がTensorFlowから独立し、マルチバックエンド復活！：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門 TensorFlow＋Kerasの最新情報として、Keras 3.0のリリースに伴い、TensorFlowから独立し、TensorFlow 2.16以降でKeras 3がデフォルトとなったことについて紹介します。また、Keras 3（TensorFlowバックエンド）での書き方や、今後のディープラーニングライブラリの選び方についても私見を示します。 連載目次 もう4年も前になりますが、2020年5月に「マルチバックエンドKerasの終焉（しゅうえん）、tf.kerasに一本化」という記事を書きました。しかしその後、逆の動きが起きています。本稿では、前回の記事をフォローアップする目的も兼ねて、最新の状況をお伝えします。 そもそもKer
モデルパラメータの算術 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
深層モデルのパラメータを一列に並べてベクトルにします。このベクトルは大規模なモデルであれば何十億次元にもなります。一見、意味のない数値の羅列のようですが、このベクトルはベクトルとして深い意味があることが分かってきています。例えば、 と を異なるパラメータベクトルとすると、 や をパラメータとして持つモデルはちゃんと機能します。本稿では、このようなモデルパラメータの算術を用いた手法とその背後にある理論について解説します。 モデルスープ タスクベクトル モデルパラメータとニューラルタンジェントカーネル おわりに モデルスープ モデルスープ [Wortsman+ ICML 2022] は複数のモデルパラメータを平均することで性能を上げる手法です。事前学習モデル からはじめて、様々なハイパーパラメータで訓練した結果のパラメータを とします。これらを平均したベクトル は個々のモデルよりも性能が高く、
Google Cloudが生成AI投入、LLMに加えて画像生成やコード生成の基盤モデルも
米Google（グーグル）のクラウド部門であるGoogle Cloudが、生成AI（人工知能）のクラウドサービスを充実させている。2023年5月10日（米国時間）に開催した年次イベント「Google I/O 2023」では、Google CloudのCEO（最高経営責任者）であるThomas Kurian（トーマス・クリアン）氏が3種類の生成AI関連サービスを発表した。 クリアンCEOはGoogle I/Oの基調講演で「我々はAIのパワーを使って、ユーザーの働き方を変革する」と主張。生成AIがシステム開発者の生産性を大きく向上させるものであると指摘した。 クリアンCEOがGoogle I/O 2023で発表したGoogle Cloudの生成AI関連サービスは、（1）機械学習プラットフォームである「Vertex AI」に追加した3種類の基盤モデル、（2）生成AIがクラウド上のシステム開発を支
Googleらが共同開発、AI／機械学習を支援するオープンソース技術「OpenXLA」とは
Googleは2023年3月8日（米国時間）、AI（人工知能）／ML（機械学習）業界の多くの主要企業が共同開発を進めているオープンソースMLコンパイラエコシステム「OpenXLA」（XLA：Accelerated Linear Algebra）の利用と貢献を可能にしたと発表した。 OpenXLAの開発にはAlibaba、Amazon Web Services（AWS）、AMD、Apple、Arm、Cerebras、Google、Graphcore、Hugging Face、Intel、Meta、NVIDIAなどが参加している。 利用するフレームワーク増加に伴うサイロ化が課題に 現在のML開発、導入では「TensorFlow」「PyTorch」「JAX」といったMLフレームワークや、多種多様なハードウェアの利用により、インフラが断片化、サイロ化していることが問題となっている。問題の背景には、
Stable Diffusion開発元が3Dアニメーション生成AI「Stability For Blender」を発表、アニメーション生成や3Dモデルのテクスチャ生成などが可能
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが、3DCGソフトウェア「Blender」上で動作するAI搭載拡張機能「Stability For Blender」を公開しました。Stability For Blenderでは「Blenderで作成したラフ画像を元に好みの画像を生成」「テクスチャのラフ画像からリアルなテクスチャ生成」「アニメーションを生成」といったAI機能を無料で使えます。 Stability for Blender https://platform.stability.ai/docs/integrations/blender Stability AI Announces Stability For Blender; Text To Image Creation in 3D — Stability AI https://ja.stabi
Dynabook、画像認識AIによる作業品質改善ソリューションを製造業向けに提供
Dynabookは2月13日、自社のPC製造工場で稼働中の画像認識AI技術を利用して作業不適合品の検出を行う「AI不適合品検査システム」を2023年4月より製造業向けに提供開始することを発表した。 画像認識AIを利用した作業品質改善ソリューション 2019年に同社のPC製造工場で稼働を開始した同システムは、設計担当と製造技術担当が常に連携し、機能拡張やUI変更により生産部門の困り事を解決する作り込みを行い、製造品質を担保しながら生産効率アップを行うシステムとして活用されているという。 今回、製造業向けに提供を開始する同システムでは、ディープラーニングで作成したモデルをエッジPCへ搭載し、確認対象を撮影することで設定した基準をもとに自動判定を行う。同社での実績では、約100点の確認を行う場合、作業者が目視で行う場合と比較して約半分の時間で自動判定を行っているという。 同社でのAI不適合品検査
画像生成AI「Stable Diffusion」をPhotoshopで使えるプラグインが登場したので使ってみた
画像生成AI「Stable Diffusion」は、文字列を入力するだけで簡単に人が描いたような絵や写真を作り出すことが可能なソフトウェアとして話題になりました。このStable Diffusionが生成した画像をさまざまな画像編集ソフトで扱えるようにするプラグインが有志によってこれまで開発されており、ついにAdobe Photoshopで使えるプラグイン「The Stable Diffusion Photoshop Plugin」が登場したので、実際に導入してみました。 Christian Cantrell https://christiancantrell.com/#ai-ml The Stable Diffusion Photoshop Pluginは、Stable Diffusionの開発元であるStability AIが提供する画像生成サービス「DreamStudio」に演算を任
生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」のレンタル提供を開始
生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」のレンタル提供を開始～建設現場におけるAI活用の普及で建設DXを推進し、一層の省人化・安全性向上に寄与～ エコモット株式会社（本社：北海道札幌市、代表取締役 入澤 拓也、以下「エコモット」）は、ディープラーニングを用いた画像解析により、建設現場での異常検知や作業員への注意喚起を支援する、新しいシステムとして生産性向上エッジAIカメラシステム「PROLICA」を開発しました。既に実現場での採用実績も有しており、建設現場におけるAI活用の普及促進、また一層の省人化・安全性向上に寄与すべく、2023年2月よりレンタルによる提供を開始します。 ■想定される利用シーン ・工事車両の出入口に接近する一般車両の検知および作業員への通知による、接触事故の防止 ・工事区域内への侵入者検知および作業員への通知による、危険箇所への立入の監視 ・養生環境の異常検
GitHub - Valkyrja3607/tuning_playbook_ja: ディープラーニングモデルの性能を体系的に最大化するためのプレイブック
現在，ディープニューラルネットワークを実際にうまく機能させるためには，驚くほど多くの労力と推測が必要です．さらに悪いことに，深層学習で良い結果を得るために実際に使われるレシピが文書化されることは稀です．論文では，よりきれいなストーリーを提示するために，最終的な結果に至ったプロセスは無視され，商業的な問題に取り組む機械学習エンジニアには，一歩下がってそのプロセスを一般化する時間はほとんどありません．教科書は，たとえ著者が有用な助言を提供するために必要な応用経験を有していたとしても，実用的な指針を避け，基本原理を優先する傾向がある．このドキュメントを作成する準備をしていたとき，私たちは，深層学習で良い結果を得る方法を実際に説明する包括的な試みを見つけることができませんでした．その代わりに，ブログ記事やソーシャルメディア上のアドバイスの断片，研究論文のappendixから覗くトリック，ある特定の
複数人物の異なった作業内容をリアルタイムで認識する技術を開発
一般的な行動解析技術では人物や物体の視覚的特徴のみが用いられるが、同技術では解析、深層学習を用いて、各作業内容の認識でどの特徴が重要かを重み付けする。これにより、建設現場のように多くの人で混雑した環境でも、多様な作業内容をそれぞれ認識できる。 NECは同技術に関して、大和ハウス工業と共同で、2022年3～5月に戸建住宅の建築現場で実証実験を実施した。実験の結果、転圧や根切り、埋め戻し、コンクリート打設、鉄筋組みといった、複数の作業内容を認識できることを確認した。これにより、現場作業者による各作業の作業時間を10％以内の誤差で推定できた。 ⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら 関連記事 衛星SARとAIにより、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発 NECは、衛星SARとAIを用いて橋の異常なたわみを高精度に検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。複数の橋
図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
AI開発に革命を起こすプラットフォームHugging Faceを生んだ起業家 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
今から5年前にリリースされたアプリの「ハギングフェイス（Hugging Face）」は、一部のティーンエイジャーの間で人気を博したが、ほとんどお金にはならなかったという。しかし、2018年に創設者たちが、コードの断片をオンラインで無料公開すると、グーグルやマイクロソフトなどの研究者たちが、人工知能（AI）アプリの開発にそのリソースを使うようになった。 ハギング・フェイスのアプリは、もはやアップストアには存在しないが、同社のプラットフォームは機械学習モデルの中心的存在となり、1万以上の組織がAI搭載ツールの作成に用いている。 フォーブスが、AI分野の優れた企業50社を選出する「AI 50」リストの2022年版に初登場したハギング・フェイスは5月19日、評価額20億ドルで1億ドルの資金調達を行ったことを明らかにした。ブルックリンを拠点とする同社のシリーズCラウンドは、Lux Capitalが主
LiDARのないiPhoneで3Dスキャン可能に 米Nianticの「Scaniverse」
「Pokemon GO」（ポケモンGO）などのARゲームで知られる米Nianticは9月14日（現地時間）、iOS向け3Dスキャンアプリ「Scaniverse」がLiDARを持たないiPhoneにも対応すると発表した。iPhone XS以降の全てのiPhoneと過去4年間に発売されたほとんどのiPadで利用できるという。 LiDARに代わり、ニューラルネットワークを活用してカメラ画像から奥行きを推測する「ManyDepth」技術を搭載した。建物など大きな空間に適した「Areaモード」と人物やオブジェクトの細部を捉える「Detailモード」があり、DetailモードならScaniverseフォトグラメトリ処理を活用してLiDAR搭載デバイスと同等の高品位なスキャン結果が得られるとしている。 「LiDARを搭載していない端末でもScaniverseを利用したいという要望が多かった。（ManyD
産総研とNTT、シリコン光集積回路のみで作動するニューラルネットワーク演算技術を開発 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ 産総研とNTT、シリコン光集積回路のみで作動するニューラルネットワーク演算技術を開発 AI AI記事一覧へ [市場動向] 産総研とNTT、シリコン光集積回路のみで作動するニューラルネットワーク演算技術を開発 デジタル電子回路を補完するAIアクセラレータに応用可能 2022年6月30日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）、NTT、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の3者は2022年6月29日、シリコン光集積回路のみで作動するニューラルネットワーク演算技術を開発したと発表した。光伝搬のみで演算できることから、低遅延かつ消費電力の少ない演算が可能になる。デジタル電子回路を補完するAIアクセラレータへの応用が期待されるとしている。 産業技術総合研究
iPhoneの自撮りで本物そっくりな動く3Dリアルアバター 米Metaが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米MetaのReality Labsの研究チームが開発した「Authentic Volumetric Avatars from a Phone Scan」は、スマートフォンで自撮りした短時間のスキャン画像から、本物そっくりの3D頭部アバターを生成するシステムだ。異なる視点やフォトリアリスティックな表情を表現し、高い忠実度で再現する。 現在、実在する人物のアバターを作成するためには膨大な人物データを取得する必要があり、そのデータを収集するには大規模なマルチビューキャプチャーシステムを必要とする。そのため軽量なデータキャプチャー、低遅延、許容できる品質でのアバター作成プロセスを自動化することが
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Gen-2 by Runway
Microsoft、検索しても出てこない画像を代わりにAIで生成する技術を「Bing」に実装／OpenAIの画像生成AI「DALL-E 2」ベース
ソニービズネットワークス、AIによる画像判別で不良品を検知する異常検知機能を「ELFE on AWS」で提供開始 | Ledge.ai
Deep Learningによる車番認識ソフトウェアVer.3を開発 車番認識システムとして交通インフラ設備機器展に出展 (2022年7月14日) - エキサイトニュース
数枚の正常画像からインフラの異常を検出するAI、東芝が世界最高精度を達成
