プログラミング教育推進月間の教材について - Preferred Networks Research & Development
PFNフェローの丸山です。2月18日に、PFNは文部科学省、総務省及び経済産業省の「未来の学び プログラミング教育推進月間」に協力して、小学校向けのプログラミング教材を作成することを発表しました。この教材は、今年の9月に一部の小学校で、総合学習の一環として利用されることを目指しています（指導案のページはこちらです）。この記事では、私達PFNがなぜこのような活動をしているかをお話ししたいと思います。 PFNは若い会社です。多くの若い社員が次々に家庭を持ち、子どもを育て始めています。社長の西川をはじめ皆、次の世代が活躍し、よりよい社会を作っていくことを強く願っています。これからの社会を考えたとき、マーク・アンドリーセンが「ソフトウェアが世界を侵食する」(Software is eating the world) と言ったことに象徴されるように、社会の価値の多くが情報技術、特にソフトウェアから得
Preferred Networks における研究活動 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？ 何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を行い事実を解明したり発明を行ったりすることを指します。 PFN では挑戦的であり不確実性の高いプロジェクトが大部分を占めており、ほぼ全てのプロジェクトが少なからず研究的側面を伴います。深層学習関連のコア技術の研究開発は勿論、その応用に関してもデータやタスクに応じた適切な手法の選択や非自明な工夫がなければ上手くいかないことが殆どです。また、ロボティクス、コンピュータビジョン、自然言語処理等のような多
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
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
オンライン凸最適化と線形識別モデル学習の最前線 - Preferred Networks Research & Development
内容は線形識別モデルの学習について（Perceptron, PA, CW, AROW, NHELDとNLP2010のtutorial + 最新のアップデート. 更新式が整理されています）、オンライン凸最適化のregret解析、sublinearなSVMの学習の話です。最近公開したjubatusの中の学習アルゴリズムの解説でもあります。 コスト関数が凸である場合のOnline Gradient Descentのregret解析の証明は美しかったので、普通はこういうのはプレゼンではやらないとおもうのですが紹介しました。 Sublinearの学習の話は今後いろいろ発展しそうです。各学習例に動的に重みをつけて優先的に学習する方法は直感的にはできそうだと昔考えてたのですが、こういう形できれいに定式化できるのだと感心しました。 IBISはそこそこ参加していますが、毎年新しい分野の問題が登場してきて面白
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