機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
機械学習は次のステージへーーMIT研究者が発明、“No-Hardware AI”「Neural Magic」のインパクト Image Credit : Neural Magic HP ピックアップ：Neural Magic gets $15M seed to run machine learning models on commodity CPUs ニュースサマリ：“No-Hardware AI” 企業を謳う「Neural Magic」は、11月6日、シードラウンドにて1,500万ドルの資金調達を実施したと発表した。出資者にはComcast Ventures NEA、Andreessen Horowitz、Pillar VC、Amdocsが名を連ねる。 同社は、MITでマルチコア処理と機械学習を長年研究してきた2人の研究者によって2018年に設立された。ディープラーニングモデルを処理する高
「日本語のくずし字をAIで活字に直す試み」の活発化に海外の研究者らも注目
by Peter Roan 日本の古典籍や古文書で用いられている「くずし字」を現代日本語の文字に変換する作業を「翻刻」と呼びます。多くの現代日本人はくずし字を読むことができないので、変換は誰にでもできるものではありません。そこで注目が集まっているのが、機械学習を利用して翻刻する試みです。モントリオール大学の博士課程で機械学習の研究を行うアレックス・ラム氏が、くずし字の活字化を取り巻く事情をまとめています。 How Machine Learning Can Help Unlock the World of Ancient Japan https://thegradient.pub/machine-learning-ancient-japan/ 過去の人々が残した膨大な書物や文書は、歴史や文化を考える上で非常に重要な資料となります。しかし、言語や記法は時間と共に変化していくものであり、古い文書
テスラ、圧倒的な走行実績により自動運転分野で「一人勝ち」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
自動運転車はここ数年、自動車業界で熱い注目を集めている。ゼネラル・モーターズ（GM）など既存の大手自動車メーカーから、グーグルの親会社、アルファベットの傘下にあるウェイモ（Waymo）をはじめとするシリコンバレーのスタートアップまで、さまざまな企業が、新たな市場でインパクトを残そうと、つばぜり合いを繰り広げている。 だが、まだ初期段階にあるこの市場でスタートダッシュを決めたのは、どうやら電気自動車メーカーの先駆けであるテスラのようだ。自動運転による走行距離と、自社の自動運転技術の収益化という2つの分野における実績で、テスラは競合他社を大幅に引き離している。 創業以来、テスラが納車した電気自動車は累計78万台に達し、その大半には自動運転機能が出荷時から組み込まれている。この機能は、オーナーが自動運転用ソフトウェアの使用料を支払うことで利用可能になる仕組みで、これによりテスラは自動運転技術の収
NTTのAI、センター試験の英語筆記で偏差値64突破 “試験対策”に工夫 「東ロボ」プロジェクトの一環
NTTは11月18日、同社で開発したAIに2019年センター試験の英語筆記本試験を解かせ、200点中185点（偏差値64.1）を獲得したと発表した。同社が16年に行った手法に比べて約90点成績を伸ばした。前回の学びから、さまざまな“試験対策”を施した結果だという。 同社は、NTTグループのAI関連技術「corevo」の研究と、国立情報学研究所（NII）が主導する「ロボットは東大に入れるか」（東ロボ）プロジェクトの一環として、センター試験の英語筆記本試験にAIで挑んだ。過去3年分の本試験と追試験でも、偏差値60以上を安定して上回ったという。16年に行った模擬試験では200点中95点（偏差値55.5）にとどまっており、前回から大幅に点数を伸ばした。 「足りない問題を自動生成」「機械学習を使わない」など“試験対策” 今回、センターの英語試験で採用されている問題形式である「不要文除去」「段落タイト
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データ収集からディープラーニングまで全て行って競馬の予測をしてみた - Qiita
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3: 『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)