Amazon ECS & AWS Fargate 今昔物語 / past and present stories of Amazon ECS and AWS Fargate
When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? Some advice on when a deep neural network may or may not outperform Support Vector Machines or Random Forests. If we tackle a supervised learning problem, my advice is to start with the simplest hypothesis space first. I.e., try a linear model such as logistic regression. If this doesn't work "well" (i.e., it doesn't meet our expect
こんにちは、技術広報を担当している外村です。 2018年2月10日にエンジニア向けのカンファレンス、Cookpad TechConf 2018を開催しました。当日はたくさんの方に参加いただき、活気あるカンファレンスになりました。ご来場の皆様本当にありがとうざいました。 新しい試みとして、当日の司会をAmazon Pollyの音声合成で行なったのですが、こちらもみなさんにお楽しみいただけたようでした。 講演資料・動画 当日の講演資料および動画を公開いたしましたので是非ご覧になってください。 基調講演: 毎日の料理を楽しみにする挑戦をし続けた20年 by 橋本 健太 コーポレート戦略部本部長の橋本による基調講演でイベントはスタートしました。クックパッドはテックカンパニーとしてどのように成長してきたか、グローバル展開をどのように行ってきたか、現在取り組んでいる新プロジェクトについての話などがあり
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTech Blogで紹介されたNGT(Neighborhood Graph and Tree)という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius This post may come off as a rant, but that’s not so much its intent, as it is to point out why we went from having very few AI experts, to having so many in so little time. By Brandon Wirtz, CEO and Founder at Recognant On a regular basis people tell me about their impressive achievements using AI. 99% of these things are completely
世界3大クラウドである米アマゾン ウェブ サービスのAmazon Web Services(AWS)、米マイクロソフトのMicrosoft Azure、米グーグルのGoogle Cloud Platform(GCP)を、38項目にわたり徹底比較する特集の第4回だ。前回はデータベースやデータウエアハウスを比較した。今回はAI(人工知能)関連サービスを比べる。AIのビジネス活用が進むにつれ、クラウドの選択ポイントとしてAI関連サービスはより重要になっている。クラウドAIであれば、GPUサーバーを用意したりAIソフトをインストールしたりする手間なく、すぐに試せる。 AI関連サービスは多岐にわたるが、「学習済みAI」「機械学習」に分けて見ていく。学習済みAIは、クラウド事業者があらかじめ学習済みのAIや簡単な学習しか必要としないAIを提供するので、手軽に使い始められるのがメリット。自前のデータによ
(表の「人材数」は、自社にとっての「AI人材」のおおよその現状人数と不足人数。 「人材確保施策」は、人材確保のために有効または有望と考える施策を示す。 「活用事例」は、自社におけるAIの代表的な活用事例を挙げてもらった) 中でも多いのが、不足数を2000人と答えたヤフー。同社は、大規模データの処理や分析に長けた人材を「データサイエンス人材」と呼ぶ。既に500人ほどを擁しているが、まだまだ足りないという。「当社の全エンジニア、約2500人ほどがデータサイエンス人材になるべきと考えている。だから、あと2000人は欲しい」。同社のCDO(チーフ・データ・オフィサー)を務める佐々木潔執行役員はそう話す。 人材不足を少しでも解消すべく、IT企業はあの手この手で外部からの人材獲得に挑んでいる。AI技術を得意とする大学研究室との連携を強化するほか、AI人材に自社の研究開発体制を認知してもらう取り組みに注
ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」と、ガートナー アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」から、@IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。 人工知能(AI)が企業にとって大きなテーマとなりそうな2018年は、AIの民主化元年になる。つまり、これまでよりはるかに幅広い企業や政府機関がAIを利用するようになるだろう。 Gartnerのリサーチディレクターを務めるチラグ・デカテ氏は、こう予測する。 「2018年を通じて、AIの性能は向上し続けるだろう。クラウドオフィススイートや、Amazon AlexaやSiriのようなディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの仮想アシスタントなど、アプリケ
明治維新150年の今年、文芸批評を通じて皇紀2600年の奉祝曲「海道東征」の復活公演に尽力した新保祐司氏(64)が正論大賞を受賞した。19日に開かれた贈呈式で新保氏は、「この『海道東征』は日本文明の神髄が鳴り響いている曲。これが復活することは、日本文明の根幹が復活すること」と意義を説明し、「正論新風賞をいただいてから10年、この間に亡くなられた恩人の方々から重いものを託された。それを肝に銘じて、今後も言論活動を続けていきたい」と抱負を語った。 戦後について「日本人の核となる精神の喪失こそが、最も深刻な危機」と訴える小川栄太郎氏(50)は「私は今、日本の現状と行く末に、ただならぬ憂慮を抱いています。危機に対する敏感さが日本の知識人、政治家、言論界から薄れたまま、危機の度合が日々、強まっているのではないか」と問題提起。「そろそろ私たちは危機に向かって本当に言うべきことを言い、ウソと建前で社会を
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