MLOps（機械学習の実運用化）の活動目的＆方針を「デザイン思考」で議論した座談会の内容をレポート。デザイン思考フレームワーク＆ツール「MURAL」を紹介し、MLOps実践時の悩みと対策案を議論。世の中が抱えているMLOpsの課題を解決するためにコミュニティーの方針を検討する。 連載目次 MLOpsコミュニティーは「全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界」を目指して2020年夏に始まりました。月1回程度の頻度での活動を目指し、勉強会やワークショップ、ディスカッションなどを行うことで、今後のAI技術の発展に非常に重要な、MLOps（機械学習の実運用化）の普及に貢献していきます。 このレポートでは、2020年9月に行われた第2回のイベント活動である「MLOpsコミュニティ座談会」の様子をお伝えします。今回はコミュニティーの方針を少人数で議論するため参加者を16人に限定し、リモートで実施

連載目次 2020年10月5日にPythonの最新バージョンであるPython 3.9がリリースされた。そこで、今回と次回の2回に分けて、Python 3.9で追加、変更された機能から幾つかをピックアップしてお知らせしていこう。 概要 Python 3.9の新機能については「What's New In Python 3.9」にまとめられているので、そちらを参照されたい。大きな機能追加や変更点としては次のものが挙げられる。 今回はこれらのうちの幾つかについて見ていこう。ただ、その前に簡単にPython 2.7のサポート終了にまつわる変更点についても取り上げておく。 Python 2.7のサポートが終了したことで、Python 3からはPython 2に対する後方互換性レイヤーが取り除かれたか、近いうちに取り除かれる。これらのレイヤーにより、これまではDeprecationWarningが表示

HOME/ AINOW編集部 /【機械学習の解釈可能性】テック専門家に聞く：機械学習モデルはどのように自らを説明するのか？【Google公式ブログ】 US版Googleブログ記事のひとつ『テック専門家に聞く：機械学習モデルはどのように自らを説明するのか？』では、同ブログ編集部のスタッフのひとりであるAndrea Lewis Åkerman氏が、Googleに在籍している研究者Been Kim氏に機械学習について質問した時の回答をまとめています。質問のテーマは「機械学習の解釈可能性」についてです。 「医師」のような特定の職業名が男性に関連付けられて翻訳されるような現象は、「AIのバイアス」として知られています。こうしたバイアスを緩和・除去するうえで重要となるのが、機械学習モデルがバイアスを伴った判断を下した理由を理解可能なように説明する「解釈可能性」です。 Kim氏によると、解釈可能性を実現

AI（人工知能）テクノロジー企業のAppier（エイピア、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下Appier）のチーフAIサイエンティストであるミン・スンは、「人間中心AI」をめぐる各国の取り組みと最新事例について発表します。 1.    新型コロナウイルスがデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる 新型コロナウイルスの感染拡大・防止に取り組まざるを得ない状況の中、我々の置かれた環境は大きく変わりました。在宅勤務の浸透や出張禁止など、移動の制限が生じる一方で、人工知能（AI）を含む最先端のテクノロジーを活用してこれからの社会、そしてビジネスをどう変えていくか？といった試みが始まっています。 コンサルティング企業Protiviti Oman（プロティビティ・オマーン）社のシャーサ・アル・マスキリー（Shatha Al Maskiry）氏はTwitter上に「自社のデジタル・トラン

関連キーワード データ分析 | 機械学習 「人生で絶対に避けられないのは死と税金である」というベンジャミン・フランクリンの有名な言葉がある。しかし2020年は感染症のパンデミック（世界的大流行）により納税期限が延期され、企業や個人にとって財務処理に数カ月の余裕が生まれるなど、例年と異なる納税シーズンとなった。 連邦政府も、州政府も、地方自治体も、分散した遠隔地でのデータ収集における課題解決に苦慮している。これらの課題に対処するために、納税者と徴税人は税務書類作成に機械学習などのAI（人工知能）技術を活用し、作業をより効果的かつ効率的にしようと試みている。 税務書類作成の面倒を「AI」がなくす 個人および法人の納税者には、書類提出に必要な幅広い責任と作業がある。領収書の整理や経費の確認、複数のソースに基づいた書類の取りまとめなど、税の申告と準備は主に、関連するセクションのドキュメントの整理や

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　春山　洋　以下AOSデータ社）は、リーガルテックで、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの解決をしてきたeディスカバリおよびフォレンジック事業、データ管理技術では、90万人以上のデータをお預かりしているクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のデータを復旧したデータ復旧事業を展開してきた技術やノウハウを活かし、セキュアなAIデータラベリングサービスを開始します。お客様のAIプロジェクトの成功に向けて、「AIデータラベリングサービス」を通してご支援いたします。 ​AIデータラベリングサービス： https://allai.jp/aidata/ ■AIプロジェクトの成功を左右する「AIデ

[Amazon SageMaker] DLR(Deep Learning Runtime)の最新バージョン(1.4.0)をJetson Nanoで使用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Jetson nano + Sagemaker Neoでの推論は、今まで色々試しているのですが、最新版では少し要領が変わっている部分もあり、ちょっと手間取ったので、改めて、今回作業した手順を纏めさせて頂きました。 2 JetPack 4.2 Jetpackの最新は4.4となってますが、2020/10/17現在、手元では、ライブラリの依存関係からDLRが動作できなかったため、アーカイブから4.2を使用しました。 https://developer.nvidia.com/jetpack-4_2 3 DLR 1.4 SageMaker Neoでコンパイルされたモデルで推論するためには、

【10月15日 AFP】不毛の大地にしか見えないアフリカのサハラ（Sahara）砂漠やサヘル（Sahel）地域に、これまで知られていなかった豊かな緑が点在していることが、高精細衛星写真とディープラーニング（深層学習）技術を組み合わせた研究で明らかになった。英科学誌「ネイチャー（Nature）」（電子版）に14日、論文が掲載された。 研究チームによると、西アフリカのサハラ砂漠やその南縁に広がるサヘル地域と乾燥半湿潤地域に、従来のイメージを覆す約18億本もの樹木が生えているのが分かったという。 論文の筆頭著者を務めたデンマーク・コペンハーゲン大学（University of Copenhagen）の地理学者、マルティン・ブラント（Martin Brandt）氏は、「サハラ砂漠にこれだけ多くの木々が生えていることに、とても驚いた」とAFPに語った。 「もちろん、一本も木がない場所は広範囲に及ぶ。

Microsoftが、多くのケースで人間よりも正確な説明を画像に追加できる新しい「キャプション生成人工知能(AI)モデル」を構築したことを公式ブログ上で報告しています。 What’s that? Microsoft’s latest breakthrough, now in Azure AI, describes images as well as people do - The AI Blog https://blogs.microsoft.com/ai/azure-image-captioning/ Microsoft’s new image-captioning AI will help accessibility in Word, Outlook, and beyond - The Verge https://www.theverge.com/2020/10/14/21514405

画像はUnsplashより 日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI（人工知能）業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.aiで取り上げた、これだけは知っておくべきAIに関する最新ニュースをお届けする。AIの活用事例はもちろん、新たな実証実験にまつわる話など、本稿を読んでおけばAIの動向が見えてくるはずだ。 G検定やE資格の模擬テストなどが無料に 日本ディープラーニング協会（JDLA）は10月12日に、公式Facebookアカウントにおいて、自宅で人工知能（AI）におけるディープラーニング（深層学習）について学習できるコンテンツを紹介している。今回はすべてStudy-AI株式会社が手がけたもの。 『G検定模擬テストと公式例題解説』（無料）では、ジェネラリスト検定（G検定）模擬テストの無料β版（225題）を利用申請できる。なお、

米Appleに買収されたShazamなど、同様のサービスは既に複数あるが、Googleは新たに構築した機械学習モデルを採用している。 大まかな説明では、曲の旋律を人間の指紋のようなものと捉え、ハミングの旋律を既存の曲の指紋と一致させようとする。マイクに向かってハミングすると、それを機械学習モデルが曲の旋律を表す数字ベースのシーケンスに変換し、このシーケンスを指紋として一致する可能性のある既存の曲と比較する。 Googleは2017年には「Pixel 2」で周囲で流れている曲のタイトルを自動的に表示する「Now Playing」機能を搭載しているが、こちらはハミングには対応していなかった。 実際に何曲かハミングしてみたところ、最近のヒット曲やアニメの主題歌などはほぼ完璧に表示されたが、日本の古い童謡や「君が代」は認識されなかった（米国の国歌は認識した）。データに登録されていないようだ。 関連

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ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告 ディスプレイ広告エンジニアの川崎です。 ユーザーに最適な広告を配信するプラットフォームの開発をしています。 この記事では、広告配信にTensorFlow Servingを導入して生産性改善した事例をご紹介します。 Yahoo!広告 ディスプレイ広告とは？ Yahoo!広告では、Yahoo! JAPANのさまざまなサービスや提携パートナーサイトに広告を掲載できます。Yahoo!広告は、検索広告とディスプレイ広告に大別されます。本記事で扱うディスプレイ広告は、例えば以下の図ようにYahoo! JAPAN トップページなどに掲載される広告です。 広告配信の仕組み 広告配信システムの概略図を以下に示します。

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数学記号記法一覧 普段私が用いているルールに則った記号・記法の一覧。私の専門の都合上、情報系の機械学習・数理最適化（線形代数、微積分、微分幾何など）に偏っており、プログラミング言語理論（論理学、圏論）や暗号・符号（群、環、体）の方面はほとんど書いていない。 本記事の内容のほとんどは一般的な表記に則っているため、他の本や論文を読むときに索引してもよい。 記号についてあまり詳しい解説はしない。 実際に表示される記号 なんという名前の概念に対応しているか LaTeX コマンド などを書いておくので、わからなければ各自調べてほしい。 数学記号記法一覧（集合・線形代数） ← いまここ 数学記号記法一覧（解析学・テンソル解析） 数学記号記法一覧（文字装飾・ギリシャ文字・飾り文字） 次 → 数学記号記法一覧（解析学・テンソル解析） Acknowledgement @Hyrodium 様、@Naughie

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