Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
ぐにゃぐにゃ文字はもう見れない？ 何もしなくていい不可視の認証システム｢Invisible reCAPTCHA｣公開
ぐにゃぐにゃ文字はもう見れない？ 何もしなくていい不可視の認証システム｢Invisible reCAPTCHA｣公開2017.03.14 12:176,067 塚本直樹 認証成功率はどうなるのかな？ Webサービスの利用者が人間なのか、機械（プログラム）なのかを見分ける認証プラグラム｢CAPTCHA｣。グネグネした文字を入力したり、｢私はロボットではありません｣というチェックボックスを一度は目にしたことがあると思います。そしてこのほど、reCAPTCHAを統括するGoogleは｢なにも入力しなくてよい見えない（インビジブル）｣新認証システムを公開しました。 こちらはGoogle Webmastersによる動画。 reCAPTCHAとは、CAPTCHA技術を利用した認証システムを提供する企業で、2009年にGoogleによって買収されました。そして2013年には、おなじみの｢私はロボットでは
TensorFlow 1.0 Released
How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.
Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ release: https://research.googleblog.com/ ついに出ましたね。Google謹製の機械学習ライブラリ『TensorFlow』の正式版1.0。 というわけで今回は、2015年11月のオープンソース化以来 劇的な進化を遂げたTensorFlowについて『で、1.0になって何がどう変わってどうなったんだ？』みたいなところをまとめてみようかと思います。 実験的コンパイラ「XLA」導入で超高速化を実現今回リリースされたTensorFlow 1.0では、CPU上でもGPU上でも稼働可能なコンパイラ「XLA」を実験的に採用。Googleさんいわく『8GPU環境で7.3倍、64GPU環境では58倍の高速化が
手話を知らなくても大丈夫…機械学習による自動読唇術で音声なしのスムーズな会話が可能に
手話を知らなくても大丈夫…機械学習による自動読唇術で音声なしのスムーズな会話が可能に2016.11.15 12:058,155 湯木進悟 日本語でもできるかな？ もし声に出して会話ができない、音声のない世界に身を置くことになってしまったとしたら、どうやってコミュニケーションを取りますか？ 筆談をしたり、手話を覚えたり、いくつか選択肢はあるものの、もっとも手っ取り早いのは、話す人の唇を見て、なにが語られているのかを読み取る｢読唇術｣かもしれませんよね。 とはいえ、音声をシャットアウトし、口の動きだけで会話を読み取るなんて、簡単なことではありません。ゆっくりと話してもらっても、やはりハードルが高いのは否めないでしょう。言語によって違いはあるでしょうけど、読唇術のプロであっても、読み取り精度は52％程度とされています。 しかしながら、このほど英オックスフォード大学の研究チームは、読唇術専用のソフ
TechCrunch | Startup and Technology News
William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…
グーグル、オープンソースの自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリース
Boaty McBoatface、こちらが「Parsey McParseface」だ。 Boaty McBoatfaceは結局、英政府の新しい極地調査船の名称にはならなかったが、それでも技術大手Googleは、それをもじった独自の名称を新たにオープンソース化された同社の英語構文解析器に採用することにした。 より正確に言うと、Googleは米国時間5月12日、「TensorFlow」で実装されたオープンソースの同社自然言語フレームワーク「SyntaxNet」をリリースした。12日にリリースされたのは、新しいSyntaxNetモデルのトレーニングに必要なすべてのコードと、基本的にSyntaxNet用の英語プラグインであるParsey McParsefaceである。 Googleによると、SyntaxNetは、「Google Now」の音声認識機能など、同社の自然言語理解（Natural Lan
14台のロボットアームに分散自己学習させて人間が数年かけて覚える動作を爆速で経験して身につけさせる恐るべきムービーをGoogleが公開
コンピューターやロボットが自分で学習することで能力を身に付けていくディープラーニングの技術が話題にのぼることが多くなりました、この技術の本当に優れている点の一つには、複数の学習を同時並行で進める分散型の自己学習が可能である点が挙げられます。数々のロボット・AI（人工知能）の研究が行われているGoogleでは、14台のロボットを使った分散型自己学習が行われており、人間よりも速い速度で動作をマスターして行く様子がムービーに収められています。 Research Blog: Deep Learning for Robots: Learning from Large-Scale Interaction http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/deep-learning-for-robots-learning-from.html 14 robot arms
Google and Facebook Race to Solve the Ancient Game of Go With AI
We've come to assume computers can beat us at just about any game. But not Go. At least, not until Google and Facebook take a crack at it. Rémi Coulom spent the last decade building software that can play the ancient game of Go better than practically any other machine on earth. He calls his creation Crazy Stone. Early last year, at the climax of a tournament in Tokyo, it challenged the Go grandma
東工大の西森教授らが原理を考案 - Googleが導入した量子コンピュータ
D-Waveの量子コンピュータ「D-Wave One」。この画像ではサイズは分からないが、一辺が約3mの立方体である 通常のコンピュータの1bitは0と1の2つの値をとるが、量子コンピュータの1qubitは0と1の両方の値を同時に取ることができる。このため、通常のコンピュータの演算はNビットの1つのデータ値についての計算しかできないが、量子コンピュータの場合はNビットが取り得るすべての2N通りの入力に対する計算を一度に行ってしまうことができる。荒っぽい言い方であるが、Nビットの量子コンピュータは2N並列で計算をやってしまう。Nが小さい場合は集積度の高いシリコンのLSIに負けてしまうが、Nが500とか1000になると圧倒的に高性能になると考えられている。これが、量子コンピュータが期待される理由である。 しかし、量子コンピュータの本流である量子ビット(Qubit)を量子ゲートで操作するタイプの
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Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境」一覧
いま、人工知能は「Google検索」を大きく変えようとしている
グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？