グーグルがエッジでAIを利用するためのワンボードコンピュータを発表
Googleは「Raspberry Pi」にスケールアップした形で対抗する150ドルのワンボードコンピュータ「Coral Dev Board」を発表した。この製品には、ネットワークのエッジで利用することを前提とて開発された、低電力消費デバイス向けの機械学習アクセラレータ「Edge TPU」が搭載されている。 このEdge TPUと名付けられた小さなASICが発表されたのは2018年7月のことで、その狙いは、センサーを備えたデバイスで「TensorFlow Lite」フレームワークを利用した機械学習モデルを実行できる、低コストなチップを提供することだ。 Dev Boardは、ベースボードと、取り外し可能なシステムオンモジュール（SOM）である「Edge TPU Module」から構成されている。また、このEdge TPUは、USBスティックのような形をした、CoralブランドのUSBアクセラ
A3RT
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
Machine Learning | Google for Developers
A new and improved version of Machine Learning Crash Course is coming in August 2024. Stay tuned!
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]
この記事は、ピクシブ株式会社 Advent Calendar 2016 の17日目の記事です。 qiita.com おはようございます。プログラマーのhakatashiです。普段はpixivコミックの開発をひっそりと手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 前回の記事では、pixivに投稿された小説のデータを使用して機械学習を行いました。今回は引き続いて、最近発表されたpix2pixというライブラリで軽く遊んでみたので、簡単に紹介します。 pix2pixとは pix2pixとは、11月下旬に発表された論文「Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks」で提案された機械学習のモデル、および論文と同時に発表された実装の名称です。論文を発表した Phillip Isola らはUCバークレーの人工
![pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4321ef18d204d0f5cc8752fd1747b20e9d632f9a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20161215%2F20161215182444.png)
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Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開
TechCrunch