カネを稼がない技術は積極公開、フェイスブックのしたたかな戦略
オンプレミスでディープラーニング（深層学習）を活用するユーザーにとって、米フェイスブック（Facebook）は最も頼れる存在になるかもしれない。深層学習フレームワークだけでなく、学習済みモデルもオープンソースソフトウエア（OSS）として公開し始めたからだ。AI（人工知能）クラウドで稼ぎたい競合には追随できない手法で自社製OSSの普及を図る。 フェイスブックは2018年5月1、2日に米サンノゼで開催した開発者会議「Facebook F8」で、AIに関する新しい施策を発表した。2日目の基調講演に登壇したCTO（最高技術責任者）のマイク・シュローファー（Mike Schroepfer）氏は、同社が中心となって開発を進めるOSSの深層学習フレームワーク「Caffe2」と「PyTorch」を統合して数カ月以内に「PyTorch 1.0」としてリリースする計画や、フェイスブックによる学習済みの機械学習
「世界最速」機械学習技術、ヤフーがOSSで公開
ヤフーは11月15日、数十万の選択肢の中から適切な解を、世界最速・高精度に予測するという機械学習技術「AnnexML」（アネックスエムエル）を開発し、オープンソースソフト（OSS）としてGitHubに公開した。 ユーザーのサービス利用情報などビッグデータと、そのユーザーがクリックした広告などの数十万の選択肢との組み合わせを効率的に学習でき、「サービス利用情報のあるユーザーに対して、どの広告がクリックされやすいか」といった有力な候補の組み合わせを世界最速・高精度に予測するという。 テキストや画像、商品データ、ユーザーデータなど、複数の特徴を持つ高次元データを、大量のデータベースの中から高速に検索・特定できる技術「NGT」（OSSで公開済み）も活用。項目数を数十に圧縮したビッグデータをグラフ構造に整理・学習することで、高い予測精度と高速化を両立させた。 同種のビッグデータ分類技術と比較したとこ
授業でFirefoxにコントリビュートした話 - /entry/yyyy/MM/dd/:id
本記事は東京大学工学部電子情報工学科の「大規模ソフトウェアを手探る」という実験の報告記事です 学校の授業でOSSにコントリビュート？ 東京大学工学部電子情報工学科にはあらゆる工学系学科の例に漏れず「実験」の授業があります。 実験の内容はいくつかのテーマの中から選択することができ、例えば 「OpenCV/OpenGLによる映像処理」 「情報可視化技術とデータ解析」 「AIロボットを作ろう」 などのテーマが用意されています。 私はその中から 「大規模ソフトウェアを手探る」 というものを選択し、 その結果としてFirefoxのJavaScriptエンジンである SpiderMonkeyにコントリビュートすることができました。 コミットログ1(私の名前のコミット): https://hg.mozilla.org/mozilla-central/rev/7371550c7fc5 コミットログ2(ペア
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