マイクロソフト、「Raspberry Pi」など小型機器へのAI導入で新たな取り組み
Microsoftがブログ記事で説明するように、Microsoft Researchラボのチームは現在、機械学習モデルの圧縮に取り組んでおり、パンくずほどの大きさしかないARM製プロセッサ「Cortex-M0」での稼働を実現させようとしている。 その目的は、脳インプラントなど、インターネットに接続されない機器向けに機械学習を推進することだ。Microsoftが「iPhone」向けカメラアプリ「Microsoft Pix」に導入した新しいアート機能は、端末上の人工知能（AI）を利用している。しかし、同社は脳インプラントなど、必ずしもネットワークに接続しない小型機器向け低性能プロセッサでも機械学習を利用可能にする計画だ。 圧縮の結果、機械学習モデルは現在10～100分の1に小型化されたが、Cortex-M0で利用するには1000～1万分の1まで小型化する必要がある。 しかし、現時点でELLが対
［速報］「25年以上の歴史を持つIOSを書き直した」シスコCEO。新戦略「Intuitive Network」は機械学習を用いてネットワーク運用やセキュリティ対策を自動化。Cisco Live US 2017 － Publickey
［速報］「25年以上の歴史を持つIOSを書き直した」シスコCEO。新戦略「Intuitive Network」は機械学習を用いてネットワーク運用やセキュリティ対策を自動化。Cisco Live US 2017 シスコシステムズは先週、新戦略「Intuitive Network」に基づく 「Cisco Digital Network Architecture」（Cisco DNA）と呼ばれるアーキテクチャの製品群を発表しています。 この製品群はネットワークを流れるトラフィックの意図を読み取って自動的にネットワーク構成を変更するという、高度な学習機能と自動化機能を備えたもの。 例えば、ネットワークを流れるトラフィックの意図が何らかの悪意を持ったマルウェアの感染に関するものと判断された場合には、それを自動的に遮断。一方で、ECサイトにおける注文に関するトラフィックだと判断されると優先的に通す、と
［速報］画像に写っている商品の型番は？ このクレームの適切な対応部門は？ 文章や画像データから機械学習で教えてくれる「Einstein Platform Services」、セールスフォース・ドットコムが発
Webアプリケーションやモバイルアプリケーションに、簡単に機械学習機能を組み込めるAPI群「Einstein Platform Services」を、セールスフォース・ドットコムが発表しました。 Einstein Platform Servicesは、文章、画像、数値などのデータを基に学習し、判断できるようになる機械学習を実現するAPI群を提供します。 文章の内容から、適切な対応部門が判断できるように 文章を解析する「Einstein Sentiment API」は、文章を与えるとそれがポジティブな感情を表現しているのか、ネガティブな感情を表現しているのか、ニュートラルなのか、その度合いを数値で教えてくれるというもの。 さらに「Einstein Intent API」では、文章とラベルを用意することで、文章の内容とラベルの関係を学習させることが可能。 下記の例は、学習データとして、ある文章
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます
「明日あなたが狙われる」と予測できてこそAI、シマンテックのAI戦略
シマンテックは2017年6月15日、同社のセキュリティ製品/サービスにおける機械学習やAI技術の活用に関する説明会を開催した。未知の攻撃がネットワークやシステムに残した兆候の早期発見などに生かせる一方で、偽のデータで誤学習させる攻撃の標的にもなり得るという。 説明会には、米Symantecのアジアパシフィック地域/日本担当サイバーセキュリティ戦略マネージャーのNick Savvides氏がビデオ会議で参加。Savvides氏は「（一般的な）機械学習が物体認識技術とすれば、AIは車の自動運転」と定義した上で、同社にとってAIと呼べるのは「戦力の増強につながる」技術だとした。 米Symantecの機械学習/AI技術導入の年表。米Symantecのアジアパシフィック地域/日本担当サイバーセキュリティ戦略マネージャーのNick Savvides氏（写真右下）がビデオ会議で参加した。 同社は2000
「すごすぎる」――地方のパン屋が“AIレジ”で超絶進化 足かけ10年、たった20人の開発会社の苦労の物語
「スゲー。これが今の日本の技術か……」 「世間はここまで進歩していたのか」 開発したのは、兵庫県西脇市に本社を置くシステム開発会社・ブレイン。創業35年、いまも社員20人のうち約16人がエンジニアという、生粋の技術者集団だ。 約10年前にゼロから開発スタート マシンの名前は「BakeryScan」（ベーカリースキャン）。「お店に提供を始めたのは今から4年ほど前。最近になって突然『ネットですごい反響がある』と人に言われて驚いた」――ブレインの原進之介執行役員はこう話す。 BakeryScanの開発が始まったのは2008年にさかのぼる。きっかけは、地元・兵庫県のパン店社長から相談を受けたことだった。 「人が足りなくて困っている。経験の浅い外国人スタッフでもレジ打ちや接客ができるようなシステムを作ってほしい」――。 だが、同社のパンに関する専門知識はゼロ。そこから待ち受けていたのは、約6年にわた
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 手法 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデ
週刊少年ジャンプの短命作品を，機械学習で予測する （前編：データ分析） - Qiita
1. はじめに 週刊少年ジャンプ（以下，ジャンプ）は，日本で最も売れている漫画雑誌1です．言うまでもなく，私は大ファンです． ジャンプ編集部の連載会議は非常にシビアです．ジャンプ作家の奮闘を描いたフィクション漫画「バクマン。」では，編集部が毎号の読者アンケートをもとに各漫画の人気を評価し，掲載順や打ち切り作品を決定する様子が描かれています2．連載開始から10週以内（単行本約1冊分）で連載が打ち切られてしまうことも珍しくありません．とても厳しい世界です． 本記事では，機械学習を使って，短命作品（10週以内に終了する作品）の予測を行います．究極の目標は，ジャンプ編集部より先に打ち切り作品を予測し，好みの作品が危ない場合はアンケートを出して打ち切りを回避することです3．我々は読者アンケートの結果を知ることができないので，掲載順の履歴を入力とし，短命作品か否かを出力する多層パーセプトロン4をTen
(自分が思う)web的なコンテンツの、アカデミックな世界に対する敗北
TensorFlowを勉強するにはスタンフォードのこの講義資料が良く出来ているぜ、と言われた。 http://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html へー、と思って読んでいたら、4日目の所のword2vecのスライドが良く分からない。 word2vecは以前深層学習の本で一通り読んだのだけどあんまりしっかり理解出来た気がしていなかったので、いい機会だ、とちょっとぐぐって解説でも読もうと思った。 これがさっぱり分からんのばかりひっかかる。 仕方ない、と元論文を読むと、大分理解は進んだが、幾つか分からない所がある。 うーん、どうしたもんかなぁ、と思っていた所、上記講義には参照として、別のコースへのリンクがあった。 そこのスライドが素晴らしい。 http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/cs224n
AIはあらゆる企業が活用できる身近な技術になった--ブレインパッドが語る
人工知能（AI）は、昨年からテクノロジ業界において最も注目すべきキーワードとして、世界規模でさまざまな話題を生み出しているが、一方で事業会社からも、AIを活用して業務を効率化したり、顧客サービスの価値を向上したりしたいといった相談も増え、業務課題の解決手段としても、関心が高まっているのだという。では、そうしたニーズに対して専門家はどのようなアプローチで解決の手段を提供しているのだろうか。 ブレインパッド ソリューション本部プロダクトサービス部の部長である熊谷誠一氏と同社の堀川亮氏にお話をお伺いした。 熊谷氏：現在、クラウド基盤であるMicrosoft Azure（マイクロソフト・アジュール）、自然言語解析技術であるLUIS（Language Understanding Intelligent Service）を含めたコグニティブ製品、人とAIを対話させる基盤であるbotフレームワークなどを
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになる方法 How to change job to AI engineer. Updated by 清水 亮 on February 26, 2017, 15:03 pm JST Tweet AIに関することで、多くの研究者にとって不都合な真実が、まだ世間には理解されていません。 それは、AI研究者の大半は深層学習を専門にして「いない」ということです。 深層学習はAI研究の中では、機械学習という分野の、ニューラルネットワークという分野の、さらに一分野に過ぎません。 比率で言えば、95:5くらいの確率で、これまで「AIの専門家」と言われてきた人は深層学習の専門家「ではない」確率が高いわけです。 この些細な事実がなぜ「不都合」なのかというと、こうしてなにもかも一緒くたにされた結果、これまでほとんど成果の上げることができてなかった旧来のAI研究者に大量の予算がつぎ込まれることにな
記者が試したディープラーニング、当然だが甘くはない
筆者は学生時代からプログラミングをそれなりにやってきた。これまで必要に応じてC/C++やObject Pascalなどのプログラミング言語や、Ruby、PowerShellといったスクリプト言語を使ってきた。しかしPythonは、Rubyがあれば十分だと感じていたので、なんとなく手を出しかねていた。 しかし日経NETWORKでスクリプトを使って通信ソフトの仕組みを紹介する企画を考えたとき、ディープラーニングや機械学習、データサイエンスなどでもてはやされていることもあり、Pythonを使ってみようと企んだ。実際問題として、日経NETWORKで筆者が何度となく取り上げて「推して」いたPowerShellだと、通信ソフトに不可欠なマルチスレッドの記述がやりにくい、という事情もあったのだが。 実際に使ってみて、「Pythonやるなあ」と思ったことがいくつかある。記述のしやすさがその一つ。インデント
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
教育言語として Pythonは「同じインデントレベルの文は同じ塊」というルールを採用しており、見掛け上のPythonプログラムの最大の特徴となっています。 Python作者のGuido van Rossum氏(オランダ人でアムステルダム大学卒)はPythonを開発する以前に、オランダで教育向けの「ABC言語」の開発に関わっており、Python自体はRAD(迅速なアプリケーション開発)がメインで教育用を念頭に開発してはいなかったものの、ルーツとなったABC言語では文法に関してさまざまな研究が行われ、インデントを使うのが初心者にとってもっとも間違いにくいブロックの表現として採用していたのです。(Donald Knuth氏が推進していた。) Rubyist のための他言語探訪 【第 1 回】 Python Pythonがプログラミングの学習に向いているたった一つの理由 From ABC to P
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qi
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
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機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
「正しいはしご」登り始めたAI アルファ碁の父語る - 日本経済新聞
難しい事を学ぶ時には、詳しく長い物の方が良い
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