「コンピューターサイエンスのすべての分野に精通していること」という応募資格に込めた想い | Preferred Research
※PFNの募集要項は、本ブログの内容をふまえ、適切に意図が伝わるよう一部更新しました PFN代表の西川です。 今回は、SNS上でもたびたび話題（炎上？）になっているPFNの応募資格について、改めてご紹介したいと思います。 PFNの採用募集ページに書かれたリサーチャーの条件には、「コンピュータサイエンスのすべての分野に精通していること」という一文があります。この条件は、PFIの時から、リサーチャーの応募資格として常に掲げてきました。 その背景にある想いは、コンピュータサイエンスの研究をする上では、一つの分野だけでなく、幅広い分野について深い知見を有することが極めて重要である、ということです。たとえば、データベースの研究をする上では、トランザクション処理の理論や関係代数について詳しく知っているだけではなく、データベースを動かすコンピュータアーキテクチャ、ストレージ、また、今では分散データベース
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
夏季インターンのコーディング課題を公開します - Preferred Networks Research & Development
PFNの大野です。暑くなってきましたね。 PFI/PFNでは毎年8, 9月にインターンシップを実施しています。2ヶ月間と日本で行われるインターンシップの中では比較的長期間のプログラムですが、毎年多くの方にご参加いただいています。我々自身、インターンで来ていただく方から多くの事を勉強することができ、最も力を入れているイベントの1つです。今回は本社を大手町に移転してから初めてのインターンシップです。今年は例年以上の応募をいただき、過去最大規模でのインターンシップとなりそうです。 さて、インターンシップの選考では、応募者の方々にコーディング課題を解いていただいています。このコーディング課題は情報科学の基礎知識・プログラミング能力・問題解決能力を測ることを目的としており、毎年担当者が趣向を凝らした問題を作成しています。例年、どのような問題がコーディング課題として出題されるのか問い合わせをいただいて
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） - Preferred Networks Research & Development
比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。 今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。この業界の有名人が多数参加していて、とても興味深い内容だったため、日本のコミュニティでも共有できたらと思ったのです。 それは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議・ICML内のDeep Learning Workshopの企画でした。元記事はワークショップ主催者のKyunghyun Cho氏のBrief Summary of the Panel Discussion at DL Workshop @ICML 2015です。ご本人の許可を得られたので、以下に日本語訳を掲載します。なるべく原文に忠実に訳したつもりですが、分かりづらい部分は意訳が入っているため、もし誤りがあればご指摘下さい。 — ここから翻訳 <はじめに> ICML 2015で開かれた
SIGMOD 2014 に参加しました - Preferred Networks Research & Development
初めまして，新入社員の楠本です．今年の4月からPFIで働いています． 先週 SIGMOD 2014 (Special Interest Group on Management of Data) という学会に参加してきたのでその参加記を記したいと思います． SIGMOD はデータベース分野でトップに位置づけられる会議の1つです．SIGMOD では併設で PODS という理論系データベースの会議も同時開催されています． 今年はアメリカ合衆国ユタ州のスノーバードというスキーリゾート地で開催されました．この時期は夏だったのでスキーはなかったのですが自然が雄大な場所でした．(↓写真) 今回は修士時代にやっていた研究の論文が受理されたので，発表(と他の発表の聴講)をするために参加しました． 会議について SIGMOD/PODS は全部で6日間開催されており，以下のようなスケジュールで行われていました．
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ - Preferred Networks Research & Development
お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW, Soft Confidence Weightedなど（Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROWは分散オンライン機械学習フレームワークJubatusでも実装されています）についてアルゴリズムの概要を説明したり、リグレット解析による性能解析について説明しています。また、分散環境でのオンライン機械学習や、深層学習での応用、効率的な実装方法など、応用的な
NIPS2014読み会を開催しました - Preferred Networks Research & Development
大野です。 先日2015年1月20日に、NIPS2014読み会を開催しました。 当日に関する情報はこちらをご覧ください：connpass, togetter 当日の発表タイトルとインターネット上で入手可能な資料は記事の最後に掲載します（connpassからも入手可能です）。 昨年と同時期、同場所での開催にも関わらず、前回の1.5倍以上の方に参加いただきました。また、正確な統計はありませんが、機械学習に限らず様々なバックグラウンド方がいらっしゃったようです。ビジネス系メディアで特集で組まれるなど、機械学習・人工知能への注目度が高まっておりますが、それと並行して機械学習を専門に研究されている方や、最先端の機械学習研究に関心を持つ方の層が広がっているのではないかと思います。このような勉強会で交流が増えて分野の発展につながれば、今回の勉強会を開催したかいがあったと考えています。 改めまして、発表者
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
技術と時機 - Preferred Networks Research & Development
2000年前後、クラウドという言葉が立ち上がった時、クラウドビジネスを立ち上げた企業の多くは失敗しました。 （例：opsware 彼らはその後システム運用ツール提供で生き残ることができました）。 クラウドという言葉はそれ以降あまり聞くことはなくなりました。2006年GoogleのErick Schmidtがクラウドという言葉を再登場させ、AmazonがAWSを提供開始します。それ移行クラウドは爆発的に普及し、ITの戦場は全てクラウドに移行しつつあります。 （IBMですら、半導体部門を売却しクラウドに移行できるかに社運をかけています link） 自社運用やDC運用をしている企業もまだ多く存在しますが、パブリック・クラウドを利用している企業の競争力は増すため、今後10年ぐらいを考えるとパプリッククラウドの影響力はさらに増していくと考えられます。 IoTという言葉も1999年から存在します。私自
言語処理学会年次大会で文法圧縮チュートリアル講義をしてきました - Preferred Networks Research & Development
まるまるです。春がきてますね。東京はだいぶ暖かくなってきました。 先週（3/17〜3/20）行われた言語処理学会第２０回年次大会（NLP2014）において「文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮」というタイトルでチュートリアル講義をさせて頂きました。 講義資料はSlideShareで公開しています。 文法圧縮とは、文字列を木構造に変換し、その木構造に含まれる冗長部分を文脈自由文法の生成規則として集約させて表現する圧縮法です。この圧縮法は近年の文字列アルゴリズム業界で注目を集めており、主に以下の様な特徴があります。 冗長度の高いデータ（例えばゲノム集合、バージョン管理文書、ウェブアーカイブなど）を効果的に圧縮できる。 圧縮したまま高速に検索処理などを行える（圧縮文字列処理）。 木構造などのデータ構造の圧縮にも使われる（圧縮データ構造）。 NLPとは直接結びつかない内容ですが、文字
今年の研究振り返り - Preferred Networks Research & Development
吉田です。弊社では主に研究開発に携わっていますが、最近は顧問的なポジションになっている気がします。 普段は国立情報学研究所 (NII)という所で研究していて、よく論文を国際会議に投稿するということをします。 先日、CIKMという会議の結果が帰ってきて、今年開催される国際会議の結果が全て出そろったので、思い出話をしてみたいと思います。 紹介する論文の順番は、各会議が開催された(る)順です。 所々、専門用語を説明なしに使っていますがご容赦ください。 Yoichi Iwata and Yuichi Yoshida, Exact and Approximation Algorithms for the Constraint Satisfaction Problem over the Point Algebra. (STACS’13) 初めて東大の岩田君と書いた論文です。 岩田君は弊社でインターンや
ICML2013読み会を開催しました - Preferred Networks Research & Development
夏ですね。暑いですね。比戸です。 先月開かれた機械学習のトップ会議ICML2013の論文読み会を開催しました。本会議に参加したPFIメンバーがいたので、せっかくだからと外部公開にしたところ、想像以上の盛り上がりとなりました。 1週間前というかなり無理なスケジュールで募集をかけたにも関わらず、読む人枠は瞬時に埋まり、聞く人の数も予想を大きく超え合計40名と弊社オフィスでは収まらなくなったため、東大の中川先生にお願いして場所をお貸し頂きました。ありがとうございました。 平日夜18時から22時という時間にもかかわらず濃密なガチ発表が続き、とても有意義な情報共有・質疑が出来たのではないかと思います。ここ1-2年このような論文読み会の機会が減っていると感じていたので、今後も継続的に開催出来ればと思います。 発表者の皆さんもかなり資料をSlideshareに上げてくださったのでせっかくなのでここにまと
最近傍探索2011 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、二台目のmbaを買うのをためらっている岡野原です。 アイテム集合に対し、与えられたアイテムと似ているアイテムを求める、という近傍探索問題は古典的な問題でありながら、現在でも多くの改善がされています。特に言語情報、画像情報、行動履歴情報、生物情報、購買情報などありとあらゆるデータが高次元中の点として表現されるようになってきており、こうしたデータの最近傍探索は広い分野で応用範囲がある技術になっています。 アイテムが低次元（例えば2, 3次元）の場合はkd木や最近だとwavelet木を使う方法がありますが、今回扱うケースは各アイテムが高次元（数百万次元）中の点であったり、アイテム間の距離のみが定義されている場合（カーネル関数など）です。アイテム数は数万から数億ぐらいを想定しています。 最近傍探索問題はいくつかありますが、例えばk近傍グラフ構築問題では、 「アイテム集合X = x1,
Compressed Permuterm Index: キーワード辞書検索のための多機能＆省メモリなデータ構造 - Preferred Networks Research & Development
はじめましてこんにちわ。 4月からPFIで働いているまるまる（丸山）です。最近のマイブームはスダチです。 リサーチブログの更新が再開されたので、私も流れに乗って初ブログを書いてみようと思います。 今回は社内の情報検索輪講で少し話題にあがったCompressed Permuterm Indexを紹介したいと思います。 Paolo Ferragina and Rossano Venturini. “The compressed permuterm index”, ACM Transactions on Algorithms 7(1): 10 (2010). [pdf] これを実装したので以下のgoogle codeに晒してみることにします。 http://code.google.com/p/cpi00/ 修正BSDライセンスです。ソースコードは好きにしてもらって構いませんが、完成度はまだまだな
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
PFIセミナーでテンソルについて話しました - Preferred Networks Research & Development
はじめに 大野です。先日PFIセミナーでテンソルについてお話をしたので、それの宣伝を行いたいと思います。当日の様子は以下のリンクから閲覧できます：PFIセミナー(ustream)。また、スライドはSlideShareで公開しています PFIセミナーとは毎週木曜日の19:10ごろから行なっている公開社内セミナーです。週替わりで社員が興味を持っている分野について30分から1時間程度でプレゼンを行なっています。内容は技術的な内容（入門からディープなものまで）もありますが、それだけに限らず、契約、組織論、マネジメントなどの話も過去に行ったことがあります。セミナーの様子は録画しており、ustream上でのPFIのページで公開しています。今回自分に順番が回ってきたので、数学の道具の一つであるテンソルをテーマにお話をしました。 セミナーの内容 話した内容は次の通りです テンソルはベクトルや行列を一般化し
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