タンパク質の立体構造を予測するシステムが機械学習によって大きく進歩している
by Determined タンパク質は22種類のアミノ酸が鎖状に多数連結してできた巨大な分子で、細胞内の化学的・機械的プロセスに深く関与しています。そんなタンパク質の立体構造を把握するシステムの開発が、機械学習によって大きく進歩しているとのことです。 Improved protein structure prediction using potentials from deep learning | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-019-1923-7 A watershed moment for protein structure prediction https://www.nature.com/articles/d41586-019-03951-0 タンパク質が特定の立体構造に折り畳まれる現象をフォールディングといい、それ
SageMaker Python SDKのS3モジュールを使って、S3スキームのURLでのS3オブジェクト操作を楽にする | DevelopersIO
SageMaker Python SDKを用いることでSageMakerを使った機械学習モデルの開発を効率化できます。 SageMakerを使った機械学習モデルの開発をする上で、S3とのデータのやりとりは避けて通れません。しかも、SageMaker Python SDKでは、Boto3のS3クライアントやリソースでは直接扱えない、S3スキーマのURL形式が使われています。 今回はそういったS3に関連した操作を楽にしてくれる、SageMaker Python SDKに含まれるS3のユーティリティモジュールについて紹介します。 S3 Utilities — sagemaker 1.50.6 documentation S3 Utilities S3のユーティリティモジュールはsagemaker.s3として定義されており、その中には次のような関数とクラスが定義されています。 parse_s3_u
デアゴスティーニでラズパイ使ったIoT、エッジAIも!?
デアゴスティーニでラズパイ使ったIoT、エッジAIも!?：「本気で学ぶIoT」（1/2 ページ） 「週刊○○」と題したさまざまなテーマのパートワーク（分冊百科）を提供することで知られるデアゴスティーニ・ジャパンが2020年3月から、Raspberry Piを使ったIoT（モノのインターネット）講座「本気で学ぶIoT」を開始する。毎月届く各種デバイスとオンラインテキストで学習することで、最終的にはエッジAIの活用まで習得できるカリキュラムが組まれているという。 「週刊○○」と題したさまざまなテーマのパートワーク（分冊百科）を提供することで知られるデアゴスティーニ・ジャパンが2020年3月からRaspberry Piを使ったIoT（モノのインターネット）講座「本気で学ぶIoT」を開始する。毎月届く各種デバイスとオンラインテキストで学習することで、最終的にはエッジAIの活用まで習得できるカリキュ
Facebook、オンライン音声認識に使用可能な推論フレームワークをオープンソース化
Facebook AI Researchは2020年1月13日（米国時間）、音声をリアルタイムでテキストに変換するプロセスであるオンライン音声認識に使用可能な推論フレームワーク「wav2letter@anywhere」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開したと発表した。 wav2letter@anywhereは、Facebook AI Researchのオープンソース音声認識ツールキット「wav2letter」「wav2letter++」をベースにしている。ライブ動画キャプション作成やオンデバイス音声テキスト変換のようなアプリケーションで重要となる、音声入力からテキスト出力までのレイテンシの短縮ニーズに対応して開発された。 ほとんどの既存のオンライン音声認識ソリューションは、「再帰型ニューラルネットワーク（RNN）」のみをサポートするが、Facebook AI Researchは
Online speech recognition with wav2letter@anywhere
The process of transcribing speech in real time from an input audio stream is known as online speech recognition. Most automatic speech recognition (ASR) research focuses on improving accuracy without the constraint of performing the task in real time. For applications like live video captioning or on-device transcriptions, however, it is important to reduce the latency between the audio and the c
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GAFAが後追いした国産AIの雄 開発終了の深層 - 日本経済新聞