「ABEJA Platform」正式版の提供を開始|株式会社ABEJA
ディープラーニングを活用したAIの社会実装事業を展開する株式会社ABEJA(本社：東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO：岡田陽介、以下 ABEJA（アベジャ）)は、AIの継続的なインテグレーションに必要なデータの取得、蓄積、学習、デプロイ、推論・再学習の実装が可能な包括的なパイプライン「ABEJA Platform」の正式版の提供を2018年2月22日より開始いたします。また、正式版の提供開始にあわせ、「ABEJA Platform Partner Ecosystem」 を、「AI Professional Partner」および「Marketing Partner」の2タイプに再編いたしましたので、お知らせいたします。 ABEJAは、2012年の創業時より、AI、特にディープラーニングを活用したクラウドサービス「ABEJA Platform」の開発を行い、顧客へのソリューション提供基
グーグルの研究本部長が予言「AIが人に代わる未来は来ない」
ＤＯＬ特別レポート 内外の政治や経済、産業、社会問題に及ぶ幅広いテーマを斬新な視点で分析する、取材レポートおよび識者・専門家による特別寄稿。 バックナンバー一覧 情報技術の分野で著しい発展が見込まれるＡＩ（人工知能）。米グーグルの子会社であるディープマインド社が開発した囲碁プログラム「アルファ碁」が2016年に人間のプロ囲碁棋士に勝ったことでＡＩの急速な進化を感じた人も多いだろう。インターネットの普及によってＡＩが膨大な情報（ビッグデータ）を教材として取り込むことが可能になり、急速に進化している。米国で最も読まれているＡＩの教科書の著者でもあるグーグルの研究本部長、ピーター・ノーヴィグ氏にグーグルの研究部門の内容と、ＡＩの未来を聞いた。（聞き手／ダイヤモンド・オンライン編集部 松野友美） ──グーグルの研究部門は、どういう体制でどういった研究をしているのですか？ グーグルは様々な事業を展開
製品・サービス一覧｜株式会社ユーザーローカル
User Insight ヒートマップに対応した企業向けのWeb解析ツールです。 ユーザーのマウスの動きやタップの動きを個別に再生できたり、どんな組織からアクセスされたかわかるなど独自のユニークな機能が多数あります。大規模サイトも解析可能で日本を代表する有名企業や官公庁など、約700サイトへの導入実績があります。 Social Insight Facebook、Twitter、Youtubeなどソーシャルメディアの マーケティング分析・管理ツールです。国内SNSユーザー2600万人のアカウント、企業Facebookページ120万件、数百億件の投稿データ、5500万枚の写真、220万件の動画データなどを解析してソーシャルマーケティングに活用できます。 ユーザーローカル ChatAI 社員が安全かつ簡単に生成AIを利用できる環境を提供するサービスです。送信データがAIの学習に利用されないセキュ
日々機械学習される高度な標準概念辞書と自然言語処理アルゴリズムにより高い言語認識率を誇るAI会話エンジン「CAIWA」 | 短期導入・高性能AIチャットボット｜イクシーズラボ
高い言語認識率を誇る超高速学習・高性能AI会話エンジンCAIWAとは 「CAIWAエンジン」は、言語学と人工知能の知見を取り入れた自然言語処理技術によって開発された、言葉（自然言語）の意味を理解し、最適な返答をするためのエンジンです。 「CAIWA」は、Communication Agent with Intelligent Word Analyzerの頭文字から命名されました。 高い言語認識精度 問い合わせログなど様々な言語データを元に、長い時間をかけて機械学習を行ってきた高度な概念辞書と自然言語処理アルゴリズムにより、大量のコーパスを登録しなくても高い言語認識率を誇ります。 少ないデータ登録でも言語認識精度が高い理由 豊富な採用実績 １０年以上の開発を経て2007年からビジネス用途での提供を開始し、たくさんの大手企業に採用されている信頼性の高いAI会話システムです。 英語対応 日本語だ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AI会話プラットフォーム「CAIWA」を基盤とした高性能AIチャットボット「Viii」・AIチャット検索「CoReDA」 | 短期導入・高性能AIチャットボット｜イクシーズラボ
人工知能/AIソリューション「AMY」- Automagi株式会社
Websites that build themselves with artificial intelligence - Firedrop
人工知能（ＡＩ風の人工無能・・になるかもしれませんが）機能がついたＷｅｂチャットＣＧＩか、MSN Messenger用のBotを募集します。…