AIスタートアップが語る、グローバルサービスを生み出す組織とは【DFI 2019】 デザイン会社 ビートラックス: ブログ
サービスの拠点は、そのサービスが受け入れられる or ニーズがある場所にする国や文化の違いを理解した上で、クリアなコミュニケーションを心がける「サービスにかける熱量」と「多様性」が採用と組織運営のキーワードAI、ビッグデータ、クラウドコンピューティングといった最新技術の開発が進み、実用化が着々と進んでいる。それらを活用した新たなサービスが世界で生み出され、各業界の在り方が着実に変化する中、日本でもその流れについていくことが急がれている。 各企業、さらに政府までもが「イノベーション」や「グローバル」といった言葉を掲げ、新たなサービスや製品を世界に向けて生み出していこうと躍起になっているのが現状だ。 このようなミッションのもとに、新規事業開発を任されている読者も多いのだろうが、まず課題になるのが、その組織づくりである。 グローバルに求められるサービスを、「どこで」「誰と」「どのように」作り上げ
実在しない人物の全身画像生成を行う「全身モデル自動生成AI」を開発 | 株式会社データグリッド | DATAGRID Inc.
広告・アパレル領域でのバーチャルモデルとして展開株式会社データグリッド（本社：京都府京都市左京区吉田本町36-1 京都大学国際科学イノベーション棟西館1階、代表取締役社長 岡田侑貴、以下「データグリッド」）はディープラーニングを応用したGAN（敵対的生成ネットワーク）により、従来困難であった高解像度（1024×1024）の実在しない人物の全身画像を自動生成するAIである「全身モデル自動生成AI」を開発いたしました。 データグリッドは2018年6月にアイドル自動生成AIを開発しました。しかし、アイドル自動生成AIでは顔領域のみの画像生成となっており、十分な表現力がありませんでした。そこで、生成された人物の表現力を高めるために、「全身生成」及び「動作生成」の2つの研究開発に取り組んで参りました。高精度の全身生成モデルは先行事例がなく、チャレンジングな研究開発でしたが、この度、高解像度（1024
Open Sourcing Manifold, a Visual Debugging Tool for Machine Learning
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In January 2019, Uber introduced Manifold, a model-agnostic visual debugging tool for machine learning that we use to identify issues in our ML models. To give other ML practitioners the benefits of this tool, today we are excited to announce that we have released Manif
Manifold: A Model-Agnostic Visual Debugging Tool for Machine Learning
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Machine learning (ML) is widely used across the Uber platform to support intelligent decision making and forecasting for features such as ETA prediction and fraud detection. For optimal results, we invest a lot of resources in developing accurate predictive ML models. I
「過学習で差別」はデタラメ？、問題ツイート受けAIの公平性を専門家が議論
「このシンポジウムを企画したのは、ある『AI研究者』の差別発言がきっかけだった」。Preferred Networks（PFN）の丸山宏フェローはシンポジウム冒頭でこのように語った。 日本の人工知能（AI）関連の研究会3団体は2020年1月9日、「機械学習と公平性に関するシンポジウム」を開催した。AI技術やAI倫理の専門家が登壇し、AIの活用が人の差別につながるリスクと回避策について議論を交わした。聴衆の過半は企業からの参加者だった。 主催したのは人工知能学会 倫理委員会、日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会、電子情報通信学会の「情報論的学習理論と機械学習研究会」である。 開催のきっかけになったのは、東京大学大学院情報学環・学際情報学府の特任准教授を務めていたAI研究者の大沢昇平氏が19年11月に投稿したツイートである。 同氏が経営するAIスタートアップの人材採用方針について「中国人
GoogleはChromeでユーザーエージェント文字列を段階的に廃止する方針
by Tati Tata ブラウザがウェブサイトにアクセスする際に送信するユーザーエージェント文字列は、使用しているOSやデバイスのアーキテクチャ、ブラウザの情報などを含んだテキストであり、ウェブサイトの表示形式などに影響します。オープンソースのウェブブラウザエンジンChromiumをベースとしてGoogleが開発するGoogle Chromeが、このユーザーエージェント文字列を段階的に廃止する方針であることが明らかになりました。 Intent to Deprecate and Freeze: The User-Agent string - Google グループ https://groups.google.com/a/chromium.org/forum/#!msg/blink-dev/-2JIRNMWJ7s/yHe4tQNLCgAJ Google to phase out user-a
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GitHub - uber/manifold: A model-agnostic visual debugging tool for machine learning
【一問一答】 Chrome の SameSite Cookie の変更とは？ ： Cookie への新たなアプローチ | DIGIDAY［日本版］