DMG森精機は、工作機械の加工中に発生する切りくずをAIで自動除去する「AIチップリムーバル」を開発した。切りくずを効率的に除去して、切りくずを原因とする機械停止や加工不良を軽減する。 DMG森精機は2020年10月26日、AI(人工知能)により工作機械の加工中に発生する切りくずを自動除去する「AIチップリムーバル」を発表した。加工室内の撮影、切りくず堆積状況の分析、最適な洗浄方法の検出、切りくず除去の実行という4つの工程で、効率的に切りくずを除去する。 加工室内の撮影では、高性能カメラを2台使用し、加工室内全体を高精細に撮影する。カメラに切りくずやクーラントが付着しないよう、撥水フィルムとクーラントおよびエアで洗浄するため、常に鮮明な撮影ができる。 切りくず堆積状況の分析には、AIを活用する。多様な機内環境を学習することで高い判別能力を備えたAIが、撮影した画像から切りくずの位置と量を判
An updated version of this story is available on the Platypush blog. Some of you may have noticed that it’s been a while since my last article. That’s because I’ve become a dad in the meantime, and I’ve had to take a momentary break from my projects to deal with some parental tasks that can’t (yet) be automated.
Author: David Reiss, Software Engineer, AI Mobile Platform, Facebook Today, we are announcing a prototype feature in PyTorch: support for Android’s Neural Networks API (NNAPI). PyTorch Mobile aims to combine a best-in-class experience for ML developers with high-performance execution on all mobile hardware. The support for NNAPI is essential to meeting that goal since it expands the set of hardwar
Abstract• Transformer モデルをテキスト生成タスクで使用する場合、計算コストに難がある • 計算コストを抑えつつ Transformer の予測性能を活かすために、Positional Encoding を LSTM に置き換えた LSTM+Transformer モデルを考案 • 生成にかかる時間を Transformer の約 1/3(CPU 実行時)に抑えることができた はじめにTransformer は現在の自然言語処理分野における代表的な深層学習モデルの1つです。さまざまなベンチマークを総なめにした Google の BERT とその派生系 (XLNet, ALBERT, etc.) や、OpenAI の GPT-2 など、最近の研究のベースにあるのが Transformer です。 Transformer の特徴として、LSTM などの従来の RNN にあっ
We’re excited to announce that we’re releasing the new Jupyter extension for Visual Studio Code today! The Jupyter extension is the latest step in our journey to bring the power of Jupyter Notebook into VS Code for a variety of languages and scenarios. Jupyter Notebook enables creating and sharing documents that contain live code, equations, text, and visualizations, and is the de facto data scien
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの田島(@tap1ma)です。 現在、ZOZOTOWNの「おすすめアイテム」に使われていたアイテム推薦ロジックを刷新するプロジェクトを進めています。既に一部のユーザに向けて新しいアイテム推薦ロジックを使った「おすすめアイテム」の配信を開始しています。その刷新に伴い推薦システムのインフラ基盤から新しく構築したので、本記事ではその基盤について解説したいと思います。 目次 はじめに 目次 「おすすめアイテム」とは 新しい推薦ロジック Recommendations AIを用いた推薦ロジック ZOZO研究所によって独自で開発された推薦ロジック 新しい推薦システム 推薦システムの処理の流れ システム構成 新しい推薦システムで工夫したポイント Bigtableのパフォーマンス改善 アイテム推薦APIのPodの安全停止 ZOZO研究所APIのキャッシュ戦略
第8回ハヤカワSFコンテスト優秀賞受賞作、竹田人造『人工知能で10億ゲットする完全犯罪マニュアル』の本文を、11/19発売に先駆けてnoteで先行公開中! 発売日前日まで毎日更新(土日除く)で、1章「最後の現金強盗 Going in Style」(作品全体の約25%相当)を全文公開です。 ※初回更新分の【1章0節】はこちらからお読み頂けます。 SECTION 1 僕が五嶋という男に出会ったのは、今から二ヶ月ほど前のことだった。強盗なんてロクなものではないので、その出会いも、もちろんロクなものではなかった。 その時、僕は寝袋に包まれていた。冷夏と言えど暑さの残る昨今、アウトドア用の寝袋の保温力は嫌がらせ以外の何ものでもなかったが、脱ぐことは出来なかった。腕が後ろ手に縛られているし、足も同様だったからだ。 そこは湿気った薄暗い地下室だ。遠く車の音が聞こえるが、目隠しして連れてこられたので、どこ
日本時間の2020年11月12日(火) 早朝、機械学習を使用した新しいビジュアルデータ準備ツールとして「AWS Glue DataBrew」という機能が突如発表されました!そしてこちらの機能、既に本日から利用可能となっているようです。 AWS Glue DataBrew, a visual data preparation tool that enables data scientists and data analysts to clean & normalize data up to 80% faster, is now generally available. Read this AWS News Blog to learn more: https://t.co/BVp3PA5n4z pic.twitter.com/XUc8s3NPka — Amazon Web Services (
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎(@f6wbl6)です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤(以下、ML基盤)の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
引退したPythonの生みの親グイド・ヴァンロッサム氏が復帰、マイクロソフトの開発部門に。「Pythonの使い勝手を良くする」 ちょうど1年前の2019年11月、Pythonの生みの親であるGuido van Rossum(グイド・ヴァンロッサム)氏は勤務先のDropboxを退社し、職業プログラマからの引退を宣言していました。 参考:Pythonの生みの親グイド・ヴァンロッサム氏が職業プログラマから引退を表明。昨年Pythonの優しい独裁者からも引退 そのヴァンロッサム氏は今朝、Twitterで「引退は退屈だったと判断し、マイクロソフトの開発部門にジョインすることにした」と表明。引退からの復帰を明らかにしています。 I decided that retirement was boring and have joined the Developer Division at Microsoft
こんにちは、Mr.Moです。 MicrosoftからJupyter 拡張機能が登場しましたね!今のところ Visual Studio Code Insiders のみでの提供のようですが今後に大変期待が持てる拡張機能なのでさっそく記念に使ってみたいと思います。 Jupyter 拡張機能とは 今日の Jupyter Notebooks でサポートされている言語カーネルの基本的なノートブックのサポートを提供する Visual Studio Code 拡張機能です。多くの言語カーネルは変更なしで動作します。高度な機能を有効にするには、VS Code 言語拡張で修正が必要な場合があります。 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter ちなみにこれまではPython拡張機能で Jupyter Noteb
Pythonの生みの親であるグイド・ヴァンロッサム氏(64)が、米Microsoftに入社すると自身のTwitterアカウントで発表した。 「引退するのは退屈だと判断し、Microsoftの開発部門に参加した。何をするために? やりたいことはたくさんある! Pythonの使い勝手が改善されることは確かだ(Windows版だけじゃなくね)。Microsoftは多数のオープンソースプロジェクトを擁している」(意訳) 同氏は昨年11月、当時勤めていた米Dropboxを退社し、引退を表明した。約1年たち、引退は退屈だと判断したということのようだ。 ヴァンロッサム氏はMicrosoft傘下のLinkedInでも、既に履歴にMicrosoftを追加している。肩書はMicrosoftのエンジニアとしては最高位の「Distinguished Engineer」だ。
# 結合演算子「+」を使う first = 'shinji' last = 'kawasaki' name = first + ' ' + last # 文字列変数とリテラル文字列と文字列変数の結合 print(name) # 'shinji kawasaki' # 累算代入演算子「+=」を使う name = 'shinji' name += ' ' + 'kawasaki' print(name) # 'shinji kawasaki' # 文字列のjoinメソッドを使う somestr = 'one, two, three' strlist = somestr.split(', ') print(strlist) # ['one', 'two', 'three'] result = '_'.join(strlist) # 区切りを'_'として['one', 'two', 't
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