Google、機械学習で低解像度画像をシャープに見せる「RAISR」をサービスで実用化
米Googleは1月11日（現地時間）、表示する画像を高画質のままサイズを最高で75％削減できる機械学習採用の画像技術「RAISR」（Rapid and Accurate Image Super-Resolution）を、まずは「Google+」で採用したと発表した。将来的には他のサービスにも適用する計画という。 画像表示が速くなり、モバイルでの通信料も節約できそうだ。 RAISRは、Google Researchのリードサイエンティストであるペイマン・ミランファー博士が11月に発表した機械学習技術。従来の画質改善策である「アップサンプリング」（Photoshopなどで解像度を上げる機能）よりもシャープな結果を得られるとしている。
「機械学習」サービスの3つの提供形態と正しい選び方
機械学習への期待と盛り上がりは止む気配を見せず、機械学習関連のサービスもそれを背景に増え続けています。一方で、どのサービスを選べばいいか判断に困るケースも多くなっているようです。今回は、機械学習サービスの提供形態とそれぞれのメリット／デメリットを確認しながら、要件に適した機械学習サービスを選ぶためのポイントを解説します。最後に、オラクルが提供する各形態の機械学習サービスを紹介します。 前回の記事【「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと 】へ これもあれも機械学習？ 日本政府もAI（人工知能）の必要性を表明しました。これを受け、AI技術の中核となる機械学習への注目は一過性ではなく、しばらく継続するものと思われます。 筆者としてはうれしい反面、各種メディアで取り上げられたことで、機械学習がバズワード化してしまったように感じられます。今では、多くの製品が何らかの機械学習機能を搭載
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