コーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」がアップデート。既存コードからコーディング規約を推測し、適切な設定ファイルを生成
コーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」がアップデート。既存コードからコーディング規約を推測し、適切な設定ファイルを生成 マイクロソフトが今年5月に発表したVisual Studioの拡張機能「Visual Studio IntelliCode」は、機械学習によってコーディングを支援してくれるというものです。 GitHubなどの公開されているコードによる機械学習を基に、コードの入力や補完における適切なレコメンデーションや、コードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘などをしてくれます。 ［速報］AIがコードのレコメンドやバグの指摘など開発を支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」発表。Build 2018 － Publickey そのVisual Studio IntelliCodeがアップデートし、既
マイクロソフト、FPGAを用いたAI処理基盤「Project Brainwave」開発者向けプレビューを発表。GoogleのTPUより高性能と。Build 2018
マイクロソフト、FPGAを用いたAI処理基盤「Project Brainwave」開発者向けプレビューを発表。GoogleのTPUより高性能と。Build 2018 Project Brainwaveは、インテルのFPGAを用いたリアルタイムAI処理基盤。 FPGAとはチップ内部のロジックをソフトウェアによってあとから自由に書き換えられるLSIの一種です。ロジックを書き換えることで、特定の処理を汎用LSIよりも非常に高速に処理できるようになります。 Project Brainwaveは、このFPGAの機能を活かして高速にAI処理を実行できるようにしたもの。 マイクロソフトCEO サティア・ナデラ氏は、リアルタイムAI処理においてProject Brainwaveの性能はGoogleが開発したAI処理専用のプロセッサであるTPUを上回ると主張しました。 「これ（Project Brainwa
［速報］AIが人間と自然な会話をし、電話で美容院やレストランを予約。Googleがデモを公開。Google I/O 2018
［速報］AIが人間と自然な会話をし、電話で美容院やレストランを予約。Googleがデモを公開。Google I/O 2018 Googleは、サンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」において、人間のように自然に会話をするAIによって電話で美容院やレストランを予約するデモを公開しました。 Google I/O初日の基調講演でもっとも会場が盛り上がったのは、Googleが「Google Duplex」と呼ぶAIの技術を用いて、AIが実際に美容院やレストランに電話をかけ、予約を行う音声を公開した場面でした。 シナリオとしては、ユーザーがGoogle Assistantに「来週の火曜日、10時から12時のあいだで美容院を予約して」と依頼。 するとGoogle Assistantは依頼を受けてGoogle Duplexの機能を用い、バックグラウンドで美容院を予約すべく電話
Google、機械学習専用の第三世代プロセッサ「TPU 3.0」を発表。Google初の液冷システム採用。Google I/O 2018
Googleは、サンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」で、機械学習処理専用のプロセッサ「Tensor Processing Unit」（TPU）の第三世代となる「TPU 3.0」を発表しました。 機械学習には、学習を行うトレーニングの処理と、学習した内容を基に行う推論の処理の2つがあります。特にトレーニングの処理は非常に大きなコンピュータの処理能力を必要とします。 TPUはこのどちらも高速に実行するため最適化されたプロセッサです。 Googleは昨年のGoogle I/O 2017で、第二世代のTPUとそれを用いたクラウドサービスの「Cloud TPU」を発表していました。 ［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017 TPU 3
［速報］モバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込める「ML Kit」、Googleが発表。Google I/O 2018
Googleはサンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」で、iOSやAndroidに対応するモバイルアプリケーションに機械学習の機能を組み込むことができる「ML Kit」を発表しました。 ML Kitにはモバイルデバイスに最適化されたTensorFlowであるTensorFlow Liteが内蔵されており、iOSとAndroidの両方に対応。 画像に写っているものをリストアップできる「Image Labeling」、文字を認識できる「Text recognition」、顔を認識する「Face detection」、バーコードを認識する「Barcode scanning」、有名な場所を認識する「Landmark detection」の5つのAPIが最初から使えます。 それぞれの機能は、デバイス上で実行することによりオフラインでも実行できて高速なレスポンスを実現するこ
マイクロソフト、AzureでトレーニングさせたAIモデルをDockerコンテナでパッケージ、Windows、Linux、ラズパイ、ドローンなどへデプロイ可能に。Build 2018
マイクロソフト、AzureでトレーニングさせたAIモデルをDockerコンテナでパッケージ、Windows、Linux、ラズパイ、ドローンなどへデプロイ可能に。Build 2018 クラウドで実現した画像認識や音声認識などの機械学習の能力を、クラウドだけでなく、WindowsマシンやLinuxマシンにも、そしてスマートフォンやRaspberry Piやドローンといった小さなデバイスにも組み込んで、さまざまな場所で機械学習を活用する。 これがマイクロソフトが米国シアトルで開催中のイベント「Build 2018」で示した同社のAI戦略の骨子です。 マイクロソフトは小型のドローンにまでAIを組み込もうとしている 例えば、ドローンにカメラを搭載し、そこに特別にトレーニングを行った画像認識機能を組み込み、工場のパイプラインを上空から撮影するとリアルタイムでパイプラインの問題箇所を認識する。 Buil
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに
マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において明らかにしました。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windowsマシン上での機械学習実行環境の提供です。クラウドに依存することなく、学習済みモデルをローカルで実行できます。 「ONNX形式」とは、マイクロソフト、Facebook、Amazon Web Servicesが協力して策定している学習済みモデルの共通フォーマット。またWindows MLが提供するツールを用いてCaffeやCNTKの学習済みモデルの読み込みもサポートするとのこと。 そして2つ目は、そ
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
マイクロソフト、インテルの市販FPGAを用いた深層学習基盤「Project Brainwave」を解説。Azureへの展開も予定
マイクロソフト、インテルの市販FPGAを用いた深層学習基盤「Project Brainwave」を解説。Azureへの展開も予定 マイクロソフトは、カリフォルニア州クパチーノで今週開催されたばかりの半導体チップのカンファレンス「Hot Chips 2017」で発表した深層学習基盤「Project Brainwave」の内容を、同社のMicrosoft Researchブログに投稿した記事「Microsoft unveils Project Brainwave for real-time AI - Microsoft Research」で解説しています。 Project Brainwaveは「リアルタイムAI」を実現するために設計したものだと同社。そのProject Brainwaveは、次のようにハードウェアとソフトウェアの3層から構成されるシステムだと説明されています。 1） A hig
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、機械学習に最適化した第二世代のTensorFlow Processing Unit（TPU）とそれを用いたクラウドサービス「Cloud TPU」を発表しました。 われわれはいま、AIファーストデータセンターを作っている Google CEO Sundar Pichai氏。 われわれが検索事業を始めたとき、これをスケールさせるためにはそれまでの計算機のアーキテクチャを見直す必要があった。だからこそわれわれはそのためにデータセンターを最初から構築することになったのだ。 そしていま、機械学習やAIの進化はふた
［速報］Google、スマートフォン向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」発表。DSPをアクセラレータとして利用。Google I/O 2017
［速報］Google、スマートフォン向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」発表。DSPをアクセラレータとして利用。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、スマートフォンなどのデバイスで実行するアプリケーション向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」を発表しました。 「TensorFlow Liteはアプリケーション向けのライブラリで、高速かつ軽量でありながら、ContinentやLSTMといった最新の技術を利用可能だ」（Dave Burke氏、Vice President Enginieering, Android） TensorFlow Lite同時に、機械学習などで使われるニューラルネットワークの計算をDSPによってハードウェアアクセラレーショ
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