マックがテック化。約330億円でAIメニューを導入へ
マックがテック化。約330億円でAIメニューを導入へ2019.04.04 21:009,611 Victoria Song - Gizmodo US ［原文］ （ Kaori Myatt ） ビッグマックとご一緒に機械学習はいかがですか。 てな感じのゼロ円スマイルにふらっときて、つい購入してしまったのかどうかはわかりませんが、マクドナルドは3億ドル（約330億円）を投じてデジタルメニューボードの刷新に乗り出すよう。 AIを使っておすすめメニューを提案してくれる今回マックがお買い上げしたのはDynamic Yield Ltdというニューヨークを拠点とする、｢意思決定論理テクノロジー｣に特化するスタートアップ企業。端的に言えば、AIを使って人々がどんなものを好きか判断し、メニューを人々が関心を持つ順番に表示できるようにする、ということらしいです。 これはすでにFacebookがやっているもので
AIとBIの融合が加速--タブローが示す2019年の「BIトレンド」 - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Tableau Japanは11月22日、2019年の「BIトレンド Top 10」を発表した。これは、米Tableau Softwareが自社のエキスパートやデータチームと連携して、2019年に注目すべきトレンドを予測したもの。同日開催された会見では、特に日本市場で重要になってくると考えられるトレンドについて、日本法人の佐藤豊社長が語った。 AIとBIが融合したスマートアナリティクス データ分析の分野にもますます多くのAI（人工知能）技術が取り入れられるようになる。今後は、人工知能と機械学習の活用によって、今まで見つけられなかった新たな発見を得ることが期待される。その一方で、「人工知能や機械学習モデルへの依存が高まる中、企業はその信頼
なぜいま機械学習が注目されているのか――教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本を理解する
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。 本記事は『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで』の「第1章 機械学習概論」を抜粋し、掲載にあたり編集したものです。 1.1.1 なぜいま「機械学習」が注目されているのか 機械学習はそもそもなぜ大きく注目されるのでしょうか。主な理由の1つとして、「人間では到底実現不可能な短時間で、大量のデータ
最先端技術が学べるテクノロジーコミュニティ「tech boost」、AI・データサイエンティストのエキスパートコースを開講：CodeZine（コードジン）
新たに開講するAI・データサイエンティストコースは、前半3か月の「基礎編」と後半3か月の「実践編」の2部構成となっている。 「基礎編」は、「実践編」に向けた基礎となるスキルを身に付けることが目的で、学習内容は以下の通り。 頻度統計からベイズ推論へ 多変量解析入門 KPI策定と仮説検定・ABテスト numpyとpandas scikit-learn/pymc3ツアー SQL pipeline 基盤 ニューラルネットワーク ディープラーニング 「実践編」では、「データサイエンス・機械学習コース」と「深層学習コース」の中から興味のある方を選択し、機械学習・深層学習を活用したビジネスの場面で活かせる実践的なスキルを身に付けるべく学習していく。 「データサイエンス・機械学習コース」では、実際のビジネスデータを使用し、機械学習を用いてさまざまな角度からデータ分析を行い、ビジネスが直面している潜在的な課
R&D ができて 2 年が経ちました - クックパッド開発者ブログ
R&D（研究開発部）部長の原島です。普段は部のマネージメントと自然言語処理関連の研究開発に従事しています。 タイトルの通り、クックパッドに R&D ができて 2 年（正確には 2 年 3 ヶ月）が経ちました。2 年の間に様々な取り組みがありました。また、ありがたいことに、それらについて聞かせてほしいと言っていただく機会も増えてきました。 そこで、このエントリでは R&D のこの 2 年間の主な取り組みを紹介したいと思います。 R&D の役割と体制 これまでの取り組みを紹介する前に、クックパッドにおける R&D の役割と体制を簡単に紹介しておきます。クックパッドの R&D の役割は「社内外の最新の研究成果にもとづくサービスの企画と開発」です。「研究成果」は、より具体的には、「食や料理、レシピに関する研究成果」です。これらのシーズとユーザーのニーズを紐付け、他部署と一緒にサービスを開発するのが
次世代人工知能≒機械学習の形はこれだ！動画でAIを学習
株式会社massive lnggの古川です。 下記にこの記事の続編の研究を載せました [自動的に知能を高める次世代AIシステム開発：動画機械学習] https://qiita.com/furukawamassive7/items/fc3b7de6ad092d87cb30 https://qiita.com/furukawamassive7/items/71354bf3713ec84d27d9 AI≒機械学習のエンジニアとして 「次世代AIは動画学習によって生まれる」ということを ほぼ確信しています。 AIの動画学習によって現在では手の届いていない まるで人間のように会話をしたり、思考ができる 革新的な人工知能アルゴリズムが登場するのではないかと考えています。 その理由とともに 裏付けとして今回行った実験結果を報告したいと思います。 また、あえて機械学習ではなく 「AI=人工知能」というワー
リクルートテクノロジーズ、機械学習API群「A3RT」を活用したAI×ロボティクスプロジェクト「A3RT RobotIcs Soluston」を開始：CodeZine（コードジン）
リクルートテクノロジーズは、次世代技術のR＆Dとして、機械学習API群「A3RT」とロボティクスを掛け合わせたプロジェクト「A3RT RobotIcs Soluston」を開始する。プロジェクトの第1弾として、ハタプロと共同開発したロボットを活用し、神戸大学大学院工学研究科の塚本・寺田研究室の協力のもと、実証実験「リモート社内見学」を9月上旬に実施した。 「A3RT RobotIcs Soluston」は、これまでリクルートテクノロジーズが培ってきたAIなどのソフトウェア技術ノウハウと、カメラやロボットといったハードウェアを組み合わせることで何ができるかという可能性を探ることを目的としている。 9月上旬に実施した「リモート社内見学」では、AIロボットを介して社内見学を行うことで、AIロボットのビジネス活用を見据えた、遠隔地からのロボット操作やリアルタイム情報把握の実用性を検証した。 「リモ
「AIを制するものがマーケティングを制す!?」3つの主要AI予測モデルと攻めと守りの効果
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
AIと機械学習の活用が顕著に--マイクロソフトの学生ITコンテスト「Imagine Cup 2018」
Microsoftが毎年開催している学生向けITコンテスト「Imagine Cup」は、商用アプリを支援するアクセラレーターイベントと間違われやすい。科学コンテストとも、まして24時間続けられるハッカソンプロジェクトとも違う。毎年たいてい、プロフェッショナルに近い人材が集って試作品を披露し、世界大会進出者の多くは、投資家や政府各省庁、大学などから注目されてプロジェクトの継続を期待される。 これは、決勝戦まで進んだ3チームに限ったことではない。決勝に残れば、投資家やパートナー企業、医療施設、各省庁からすぐに勧誘の声がかかるが、世界各地の予選を勝ち抜いて世界大会に進出した49チームの多くも同様だ。そんなプロジェクトのひとつ「Hachy」は、スマートフォンのカメラと「Azure」のカスタム画像認識サービスを利用して、何十万円もする分光計を使うことなく、ニワトリの受精卵が孵化する過程をチェックする
AIや人工知能とはを考えるおすすめ教養本やビジネス書31冊
IT関連の仕事をしていますとAIや人工知能といったニュースを聞かない日はありません。実際わたしも人工知能にお世話になっています。 人工知能という言葉について一旦整理しますと、以下のようになるかと思います。人工知能といってもいろいろあるのですね。 機械学習やディープラーニングの違い 昨今の人工知能、AIブームでは、後述のディープラーニング、ビッグデータ、IoTなどセンサーなどの技術向上が実現し、より精度を増したアウトプットを指すことが多いようです。 機械学習 学習能力をコンピュータで実現する技術の総称です。データマイニングなど分類や様々なアルゴリズムによって解析されます。 ディープラーニング 機械学習の手法の1つ。パイソンというプログラミング言語では多くのフレームワーク（手法）が存在します。2006年頃の発明とされているようです。 ビッグデータ 学習環境で必要とされる多くのデータをそのままの
中学生でもなんとなくわかるDeepLearningのアルゴリズム
人工知能（AI）やDeepLearning（ディープラーニング），この頃よく聞きますよね． しかし，いまいち何なのかよくわからないという人は多いのではないでしょうか． 私の周りの人たちも教養として興味はあるけれども，数式が出てくると何がなんだかという人が多いようです． また，人工知能やディープラーニングをビジネスに応用したいけど何ができるのか全く見当もつかないといった人も多いようです． そもそも，ディープラーニングとはなんのことなんでしょう．AIや機械学習との違いはどこにあるのでしょう． そこで今回はエンジニアや理系の学生でない人に向けて，ディープラーニング（主にその基礎となるニューラルネット）の仕組み，原理，アルゴリズムや種類，それが何の役に立つのかについて解説してみようと思います． このような場合には，よくわからない記号が出てくる数式は避けるべきだと思います． しかし，すべてを包み隠さ
30 Free Resources for Machine Learning, Deep Learning, NLP & AI - KDnuggets
30 Free Resources for Machine Learning, Deep Learning, NLP & AI Check out this collection of 30 ML, DL, NLP & AI resources for beginners, starting from zero and slowly progressing to the point that readers should have an idea of where to go next. This is a collection of free resources beyond the regularly shared books, MOOCs, and courses, mostly from over the past year. They start from zero and pr
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
【期間限定で無料公開！】独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本｜Dai
この度、noteのおかげでKADOKAWAさんからの出版が決定いたしましたので、書籍の半分を公開したいと思います！ 本の価格は2700円となっています。また、こちらのnoteよりも書籍で購入していただいた場合、画像やコラムなどがリッチなので、書籍で買っていただいた方がお得かと思います！ 書籍の一部をサンプルとして、公開します。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ はじめに独学文系プログラマーでも AI アプリは作れる こんにちは、Dai( ツイッター :@never_be_a_pm) と申します。この本の著者であり、3 カ月で 10 万人のユーザーが登録した AI アプリ「文字起こし君」の作者です。この本を読む前に、簡単な自己紹介をさせてください。 まず、僕は文系大卒で、趣味でずっとプログラミングをしている独学のプログラマーです。受験生のときは文系で、大学時代は教育学を専
（和訳）AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review - Qiita
読んで面白かったので勉強を兼ねて日本語化しました。ざっくりグーグル翻訳にかけてから、あまりにもヘンテコな日本語は直しました。（意訳も含む）（コメ印の注釈も入れています） 翻訳元記事はWILDMLが年の瀬12月31日に公開したものです。2017年に起こった人工知能・深層学習の素晴らしいまとめ記事です。 AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review - WILDML 元記事では本文中にも沢山リンクを貼ってくれてますが、そこまで完コピすると大変だったので興味あるところは元記事を参照してみてください（挿入画像やyoutubeリンクのみコピペしました） ==================== 強化学習がゲームで人間を打ち負かす 今年の最大の成功事例はおそらく世界最高の囲碁棋士を破る強化学習エージェントAlphaGoでした。探索領域が非常に大きいため
ソフトバンク、保険スタートアップのLemonadeへ約135億円の投資を主導
ソフトバンクグループが損害保険分野のスタートアップLemonadeへの1億2000万ドル（約135億円）のシリーズC投資ラウンドを主導した。Lemonadeはチャットボットと機械学習を利用する人工知能（AI）ベースのプラットフォームを持つ。 ニューヨークに拠点を置くLemonadeは、2015年に創設された。このスタートアップは、自社を「特定の目的のために構築された、テクノロジファースト、垂直統合型、レガシーフリーの保険会社」であり、世界初のピアツーピア（PtoP）保険会社だと述べている。 Lemonadeは米国の8つの州で住宅の所有者や賃貸人向けの損害保険を提供しており、計25州で事業認可を取得している。同社は従来型の保険会社とは異なり、書類手続きや請求プロセスを迅速化するためにチャットボットと機械学習を利用している。保険料は定額料金制で、未請求の保険金は一部が非営利団体に寄付される。同
GoogleのAIカメラDIYキットはRaspberry Piを活用、5000円の自分専用機械学習機！ | Techable(テッカブル)
Tech GoogleのAIカメラDIYキットはRaspberry Piを活用、5000円の自分専用機械学習機！ Googleはベストショットを自動で撮り溜めてくれるAIカメラ「Clips」を10月に発表しところたが、撮影タイミングをすべてAIに任せることに物足りなさを感じた方もいるだろう。そんな方たちが待ち望んでいた、認識対象を独自に設定できる世界が思ったより早くやってきそうだ。 Googleは11月30日、ラズベリー・パイ・ゼロ（Raspberry Pi Zero）Wボードを活用するAIカメラ「AIY Visionキット」を発表した。 Visionキットは、ローカルでニューラルネットワークモデルが活用でき、クラウドへの接続を必要としない。そしてなんと、プリセットされたモデルだけでなく、機械学習により独自のモデル追加が可能だ。 VisionキットではRaspberry Piを活かした連携
一体"AI"がどう役に立つのか？富士通がAI技術「Zinrai」17種類のオファリング提供
経営学におけるMBAやビジネススクールでは実際のビジネスにおけるケースメソッドやケーススタディと呼ばれる具体的な事例に基づいた講義も学んでいくという。書店に足を運ぶと実際の企業における具体的な事例をもとにしたビジネスケースが描かれた関連書籍も並ぶ。ビジネスとAIがより近づくにつれて、このようなケースの集約が課題解決のためには重要になる。 富士通は16日、同社AI技術"Zinrai"(FUJITSU Human Centric AI Zinrai)が解決してきた課題を17種類に分類・カテゴリ化するオファリングメニューの提供を開始した。 約600件のAI活用の商談を抽出し、7つの領域(ナレッジ活用/コールセンター・問い合わせ窓口/職場・暮らし/社会インフラ/保守・保全/ものづくり/デジタルマーケティング)に区分。17種類の活用シーンとZinraiで利用する技術分野、費用の目安なども掲載されてい
グーグル、「TensorFlow Lite」開発者プレビュー発表--モバイルや組み込み端末向け
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間11月14日、「TensorFlow Lite」の開発者プレビュー版を発表した。TensorFlow Liteは「TensorFlow」の軽量版で、モバイルデバイスおよび組み込みデバイス向けだ。 TensorFlow Liteは、デバイス上での機械学習モデルの推論を低遅延で実現するほか、「Android」や「iOS」をはじめとするさまざまなプラットフォーム上で動作するよう設計されたランタイムを採用している。さらに、モデルの読み込み時間が大幅に改善され、ハードウェアアクセラレーションに対応するなど、モバイルデバイス向けに最適化されており、高速化を実現している。 Googleによると、現在では、機械学習ワークロードをよ
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