Googleが高精度かつ高速にファイル形式を判別するツール「Magika」公開
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第108回 Googleのサーバークラスターのメモリー圧縮機能（パート2）｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第108回 Googleのサーバークラスターのメモリー圧縮機能（パート2） (中井悦司) 2021年7月 はじめに 前回に続いて、2019年に公開された論文「Software-defined far memory in warehouse-scale computers」に基づいて、Googleのサーバークラスターで用いられる独自のメモリー圧縮機能について解説していきます。これは、長期間アクセスされていないデータをメモリー上で圧縮することにより、利用可能なメインメモリーを増加するというもので、「far memory」と呼ばれるメモリーアーキテクチャーから着想を得た仕組みになります。 プロモーションレートのSLO設定 前回の記事では、「長期間アク
Googleが量子超越を達成 -新たな時代の幕開けへ（前編）
2019年10月23日、Googleが量子超越を実現したという論文を公開し、量子コンピュータの歴史に新たな1ページが刻まれた。 「量子超越」は、量子コンピュータの歴史における大きな一歩である。Googleの研究チームは、最速のスーパーコンピュータを使っても1万年かかる問題を、Googleの53量子ビット(qubit)の量子コンピュータは10億倍速い、200秒で解けることを示したという。 今後、Googleが示した量子超越性に対して様々な角度から検証がなされていくだろう。量子超越性は、物理学及び計算科学の歴史の1ページに刻まれるべきマイルストーンである一方、量子超越性や量子コンピュータの実用化についても、様々な憶測や誤解が広まっている。 この記事では、Googleが示した量子超越性について前編と後編の2つのパートに分けて解説していく。 前編では、量子超越性を実証するための基本的な考え方、量子
グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(3)：中心性(PageRank, betweeness, closeness, etc.) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ビジネス的に重要度が高いのがこの辺の話題ではないかな？ということで、今回は中心性(centrality)の話題を取り上げてみようと思います。参考文献はいつも通りこちら。 ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8) 作者: 鈴木努,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/09/25メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 62回この商品を含むブログ (9件) を見る データセットはこれまで通り前々回適当に生成したグラフのものと、C elegansと、さらに以前使った『レ・ミゼラブル』の人物相関図を対比のために併用しようと思います。 そもそも中心性とは 『ネットワーク分析』p.41にはこんなことが書いてあります。 中心性は、ネットワークにおける各頂点の重要性を評価したり、比較したりするための指標である。例えば、交通ネットワークでは、ある地点から他の地点へ移動するための道
Googleの旅行アプリで使われている280年前のアルゴリズムとは？
By Celeste RC Googleが2016年9月20日にリリースした「Google Trips」は旅行に関する情報をまとめて管理できるアプリで、目的地までの移動方法や行き方、移動時間、観光地の場所や付近にあるレストランなど、さまざまな情報を元にして旅行の計画表を自動で作ることができます。Googleによれば、このGoogle Tripsに使用しているアルゴリズムは280年前のものを元にしているとのことで、その詳細をGoogleが公式ブログで明かしています。 Research Blog: The 280-Year-Old Algorithm Inside Google Trips https://research.googleblog.com/2016/09/the-280-year-old-algorithm-inside.html Google Trips - Google Pl
AlphaGo | DeepMind
The story of AlphaGo so farAlphaGo is the first computer program to defeat a professional human Go player, the first program to defeat a Go world champion, and arguably the strongest Go player in history. AlphaGo’s first formal match was against the reigning 3-times European Champion, Mr Fan Hui, in October 2015. Its 5-0 win was the first ever against a Go professional, and the results were publis
Googleのディープラーニング「AlphaGo」がプロ棋士に完勝
米Googleは1月27日（現地時間）、同社が開発したディープラーニングシステム「AlphaGo」が、囲碁戦で人間のプロ棋士に5戦5勝で圧勝したと発表した。 コンピュータがプロ棋士に勝つのはこれが初という。 チェスでは米IBMのDeep Blueが1997年に人間のプロに勝利しているが、囲碁はチェスよりも（ルールは単純だが）選択肢が桁違いに多く、その数はチェスの1グーゴル（10の100乗）倍以上になるため、従来の“力任せの”計算方法ではコンピュータは人間に追いつけなかった。 専門家は、コンピュータがプロ棋士に勝つには10年かかると予測していた。 AlphaGoでは、機械学習の一種であるディープラーニングの手法を用いてシステムを構築し、ニューラルネットワーク同士で対戦を繰り返すことでスキルアップしてきた。この過程では同社の「Google Cloud Platform」や「TensorFlow
【韓国話題】李世石がGoogleディープマインドコンピュータ囲碁プログラムの'AlphaGo'と対決 3月8日から15日までソウルで開く予定…賞金100万ドル : 【nitro15】
世界的なプロ棋士イ・セドル9段が賞金100万ドル(約12億ウォン)をかけて囲碁人工知能(AI)プログラム'アルファゴ(AlphaGo)'と対決する。 英国、ロンドンに所在したグーグル所属人工知能研究機関であるディープマインド(Deep Mind)は囲碁人工知能プログラム'AlphaGo'開発関連論文を世界的な科学学術志ネイチャーに英国時間27日午後6時に発表された最新イシューに掲載した。 'AlphaGo'は中国で入段後フランスで活躍中である樊麾2段との五番勝負で5戦全勝(一度は2目半勝ち、4度は中押し勝ち)をおさめて囲碁人工知能プログラムのエポックを成し遂げたことで評価されている。 プロ出身囲碁棋士がコンピュータとのハンディキャップなしの互先で敗れたことは今回が初めてだ。 5対局の棋譜はネイチャーに掲載された論文にのせられた。
AlphaGoが誇大広告ぎみな件 - Ａ級リーグ指し手１号
Googleが開発した囲碁ソフトのAlphaGoが、世界で初めてプロ棋士に勝ったコンピュータとして大きなニュースになっています。Nature誌に論文が掲載されたのですが、仔細に読むといくつか不可解な点がありましたので、調査・考察してみました。 AlphaGoの論文はこちらから見えます。プロ棋士に勝ったこともありますが、何よりコンピュータ囲碁開発者（及び隣の分野のコンピュータ将棋開発者）を驚かせたのは、「既存の他の囲碁プログラムと対戦させた結果、495戦494勝だった」との報告でした。この報告は衝撃的で、これを読んだ他のコンピュータ囲碁開発者たちからは「俺の今までの努力が否定された」「目標を見失ってしまった」などの悲嘆の発言が相次ぐ始末でした。 論文から、AlphaGo、対戦相手のプロ棋士、及び他のソフトのレーティングを示したグラフを引用します。 CrazyStoneとZenはこれまでは最強
『Googleの囲碁AI『AlphaGo』について（総括・・・1/29追記）』
村上深の気が向いたときに更新するブログ：月２碁（脱サラ→囲碁界の住人） ７年間勤めた富士通を２０１６年１月に退職し、囲碁の世界を俺が変えるんだ！というノリで今日もマイペースに生きてます。 ２０歳頃まで囲碁棋士を目指してました。 今日一日で、だいぶGoogleの囲碁AI『AlphaGo』についていろんな報道、記事が出ましたね。 人工知能寄りの話はこれから勉強せねば・・・というところで、僕は対局内容について書いてみようかと。 ■樊麾 (Fan Hui) さんについて ・中国プロ２段 ・Europe Go Congress で三年連続優勝 ⇒ひいき目に見ても、僕と同等以上の実力があると見てよいでしょう。 ただ、これまで僕が打ってきた中国低段プロの方と同程度とすれば、 プロ基準では「そんなに強くはない（平均未満）」というところでは ないかな、と思います。 ■対局条件 ・1手30秒の秒読み ⇒感覚的
AlphaGo: マシンラーニングで囲碁を
中国を起源とする囲碁は 2,500 年以上の歴史を持ち、その昔、孔子が文人、士大夫が嗜むべきとした四芸のひとつです。世界中で 4,000 万人以上に親しまれている囲碁のルールはシンプルです。2 人のプレーヤーが、交互に白黒の碁石を碁盤上に置いていきます。余白や相手の石を取り囲みながら地（領域）を広げていき、地の面積で勝敗を競います。このゲームでは直感や感覚が重要とされ、囲碁が求める審美性、巧妙さ、および深い思考力は長い年月に渡り、人間の創造力を刺激してきました。 シンプルなルールに比べ、囲碁は非常に複雑なゲームです。囲碁において考えられる手の数は実に 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00
There’s Math.random(), and then there’s Math.random() · V8
Show navigation Math.random() returns a Number value with positive sign, greater than or equal to 0 but less than 1, chosen randomly or pseudo-randomly with approximately uniform distribution over that range, using an implementation-dependent algorithm or strategy. This function takes no arguments. — ES 2015, section 20.2.2.27 Math.random() is the most well-known and frequently-used source of rand
Google、量子コンピュータでPCの1億倍高速な解析に成功と発表
今回の実験では、「量子ビット」を1000個以上搭載するD-Wave 2Xでの「量子アニーリング」とシングルコアのコンピュータの「シミュレーテッドアニーリング」とで、約1000個の変数の「組み合わせ最適化問題」の解決速度を比較した。 Googleは2013年、NASAと共同でエイムズ研究所に量子コンピュータラボ「Quantum Artificial Intelligence Lab」を立ち上げ、実験を重ねてきた。Googleが取り組んでいるディープラーニングなどの機械学習ではビッグデータを高速に処理するシステムが必要であり、量子コンピュータが実用化できれば研究が飛躍的に前進するだろう。 Googleは、この実験結果は非常に興味深いし有望なものだとしながらも、実用化するまでにはまだ多くの課題を乗り越える必要があるとしている。 関連記事 Google、NASAと共同で量子コンピュータラボを立ち上
11 skills you need to master to land a $100,000 engineering job at Google | Business Insider India
HomeEducation11 skills you need to master to land a $100,000 engineering job at Google Google is the most desirable employer on Earth. Engineers are the rock stars there - and they're paid accordingly. Interns start at $70,000 to $90,000 salaries, while software engineers pull in $118,000 and senior software engineers make an average of $152,985. But one does not simply walk into the Googleplex. T
Googleのヒット件数は当てにならない - アスペ日記
（2013/11/08: 補足を書きました。Googleのヒット件数について（続き）） 「Googleの検索件数は当てにならない」と言うと、多くの人は「何をいまさら」という反応かもしれません。 当てにならないことぐらいわかってるよ、と。 でも、「当てにならない」でイメージするものがどの程度かは人によって違うと思います。 結果が2倍ぐらい違ったりする、程度に思っている人もいるかもしれません。 しかし、実際はそんなレベルでの話ではありません。 「本当は50件なのに500,000件と返ってくる」ようなことも珍しくありません。 たとえば、ツイッターで見たネタなのですが、"無い内定式" というキーワードで検索してみます。 267,000件。 多いですね。 ここで、10ページ目をクリックすると、次のようになります。 「59 件中 6 ページ目」*1 一気に4桁も減ってしまいました。 どちらが本当の数字
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「囲碁の謎」を解いたグーグルの超知能は、人工知能の進化を10年早めた
【韓国話題】「今負けると人間がとても無力だ」人工知能'AlphaGo'と対決するイ・セドル単独インタビュー : 【nitro15】
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