NEC「AI品質ガイドライン」策定 機械学習のモデル作成用データ品質を定量的に判断
システム開発にAI（人工知能）を組み込む動きが広がっている。現状の課題は、開発には試行錯誤が伴い適切な品質を確保することが難しい点だろう。NECは2019年12月10日、これまで手掛けてきたAI案件で適用したルールをまとめた「AI品質ガイドライン」を策定した。2020年4月以降の案件に適用する。 AIシステムの構築や開発は「演繹的ではなく帰納的な手法で進める必要がある」（同社）というが、テストやレビューなどの品質を測定するための技法がなかった。AIエンジンの仕様や分析結果を出すまでの過程についても人間による解釈が困難となることもあり、従来のソフトウェア品質テストに関するガイドラインでは対応が難しかった。 AI品質ガイドライン適用がもたらすメリットとは？
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”（2/2 ページ） ディープラーニングと相性が良い領域 冒頭で紹介した通り、田添代表は「ディープラーニングに向いているのは、100点を取らなくていい現場です」と指摘する。その現場とは、ある程度経験のある職人の目が必要だが、そこそこの水準を保てていれば問題なさそうな領域――とも言い換えられる。 田添代表は「われわれの投資先ではないのですが」と笑いながら、AIベンチャーのRidge-iが公開している、ごみ焼却施設におけるAI活用事例を紹介する。同社は荏原環境プラントと共同で、AIでごみを画像認識する仕組みを開発。ごみを効率的に焼却するには、クレーンを操作して適度にごみをかき混ぜたり、燃えにくいごみを除外したりする必要がある。これまでは熟練作業員がクレーンを操作していたが、ディープラーニン
Google、学習用データの匿名化ツール「TensorFlow Privacy」公開 差分プライバシー採用
開発者は数行のコードを追加するだけで、AIモデルのプライバシーを強化できるという。GoogleがGmailのスマートリプライなどで採用している「差分プライバシー」技術に基づいている。差分プライバシー技術は、米Appleも「iOS 10」で利用している。差分プライバシーは、大まかに言えば、リアルなユーザーデータを個人が特定できないよう加工し、かつデータとしての有用性を保つ技術。 Googleは、TensorFlow Privacyを提供することで、開発者が自分の機械学習ツールの安全性を高め、改善することを支援したいとしている。 関連記事 GmailのスパムブロックにTensorFlowが活躍 1日1億件のスパムを削除中 Googleが、Gmailでは99.9％のスパム、フィッシング、マルウェアをブロックしており、機械学習システム「TensorFlow」の採用により、さらに1日当たり1億件のブ
機械学習にまつわる「データ準備」のAtoZ
AI（人工知能）・機械学習へのチャレンジが、これまでになく身近になっています。2018年後半には数多くの国内事例が発表され、いよいよ実用化のフェーズに入ったことを実感されている方も多いのではないでしょうか。 AI・機械学習の使い手は、今やデータサイエンティストにとどまりません。優れた機械学習プラットフォームの登場や、セルフサービス・民主化の波とともに、あらゆるビジネス部門の担当者が最新のテクノロジーを簡単に使用しながら、未来を予測できるデータの使い方ができるようになってきています。 ところが、機械学習の取り組みが進むほど「学習させるデータによって予測精度が大きく上下する」「予測分析テーマを繰り返し検証したいのに、教師データの準備に時間がかかり検証が限られてしまう」といった課題が顕在化し始めています。 本コラムでは、このような課題の解決策として注目される「データ準備（データ・プレパレーション
Amazon、AWSでのオンライン「機械学習大学」を無料で開講 - ITmedia NEWS
米Amazon.comは11月26日（現地時間）、社内エンジニア向けに提供している機械学習講座を、AWSトレーニング経由で無償で一般公開すると発表した。 コースには開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けがあり、各コースに入門編と上級編がある。全部で30件以上、合計で45時間以上のコースで、「Amazon Polly」や「Amazon Recognition」などを含む、機械学習全般を学べる。 関連記事 Apple、女性起業家養成キャンプへの参加者募集開始 Appleが、アプリ開発で起業を目指す女性のための養成キャンプ「Apple Entrepreneur Camp」を立ち上げた。本社キャンパスのテクノロジーラボで2週間、エンジニアや幹部の指導を受けられる。 Alexaスキルで使える音声増やす「Amazon Polly」
「日本は機械学習パラダイス」 その理由は著作権法にあり
「日本は機械学習パラダイスだ」。こう提言したのは、早稲田大学法学部教授の上野達弘さんだ。 なぜなのか。その理由は、日本の著作権法にある。 日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作物を複製すること」が、営利・非営利問わず認められているのだ。世界にもまれな規定だという。 著作権・AIに詳しい弁護士・柿沼太一さんが10月2日に都内で開いた「AIビジネス法務・知財セミナー」の内容から、機械学習と日本の著作権法の関係についてまとめる。 キモは「著作権法47条の7」 機械学習とは、大量のデータをプログラムに解析・学習させることで、プログラムが自らデータの特徴を見つけ出し、分類・整理できるようにする手法。例えば、大量の猫の写真を学習させ、猫の特徴を学んだモデルに、新たな動物の写真を入力すると、猫か猫ではないかを判別する――といったイメージだ。 機械学習を行うためには、大量のデータをAIプログラムに
コーディング不要のディープラーニング開発ツール、ソニーが無償提供
ソニーは8月17日、コーディングの知識がなくても、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できるソフトウェア「Neural Network Console」の無償提供を始めた。自社の製品・サービス開発にも利用しているツールを多くの開発者や研究者に使ってもらうことで「ディープラーニング技術の発展につなげる」という。 Neural Network Console。ドラッグ＆ドロップ操作で「関数ブロック」を自由に配置し、ニューラルネットワークを視覚的に構築できる 同社は今年6月、ディープラーニングのプログラムを生成する際に使うコアライブラリー（基盤ソフトウェア）「Neural Network Libraries」（以下、Libraries）をオープンソース化した。人間の脳を模倣した「ニューラルネットワーク」の設計、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群だが、利用には高度なプロ
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