はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re

視覚障害者の人々が安全に街中を歩くためには、前方の路面を確認する白杖を使ったり盲導犬のサポートを受けたりすることが必要です。ジョージア大学の研究チームは盲導犬や白杖を最新テクノロジーに置き換える試みとして、「AIを搭載したバックパックで視覚障害者をサポートするシステム」を開発しました。 Intel AI-Powered Backpack Helps Visually Impaired Navigate World https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/ai-powered-backpack-visually-impaired-navigate.html#gs.073v8o AI-equipped backpack allows the blind to walk in public without dogs or can

Googleは米国時間5月5日、消滅の危機にある言語の教育と保護を目的に、人工知能（AI）をベースとしたオープンソースのデジタル言語ツール「Woolaroo」を発表した。 このツールは「Google Cloud Vision API」を使って開発されており、機械学習と画像認識を利用して、写真に写っている物体の名称を先住民族の言語で表示し、リアルタイムで翻訳する。1枚の写真の中で複数の物体が検出された場合は、スクロールして選択できる。 オーストラリア北東部のクイーンズランド州にあるユガンベ（Yugambeh）博物館で最高経営責任者（CEO）を務めるRory O'Connor氏は、発表の中で次のように述べている。「世界が進化し、これまでになかった新たな技術を利用できるようになっており、オーストラリアの文化に対する先住民族アボリジニの言語の重要性を考えると、われわれにはコミュニティーの住民たちが

Geoffrey Hinton has a hunch about what's next for AI 深層学習の父が出した、 「次のAI」の最新の答え 人工知能（AI）の分野にブレークスルーをもたらした「深層学習」のパイオニアであるジェフリー・ヒントンが、深層学習の課題を克服することを狙った、新たな手法である「GLOM」を発表した。現在の段階では仮説にすぎないが、グーグルの研究施設で初期調査が始められている。 by Siobhan Roberts2021.05.10 121 14 47 2020年11月、コンピューター科学者であり認知心理学者でもあるジェフリー・ヒントンは、ある予感を抱いていた。半世紀以上もの間、試行錯誤を繰り返し、大成功も収めたヒントンは、脳の仕組みと回路をコンピューターで再現する方法について、有望な洞察を新たに見い出したのだ。 「これが、現在私の組み上げた最善の答え

Amazon Web Services ブログ データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う 平時であっても消費財業界のサプライチェーン管理において需要の変動性は常に難題です。そして、今は平時ではありません。 COVID-19 のパンデミックは、サプライチェーン計画を完全に混乱させ、計画を行うために必要な水準や取るべきリスクが増えてしまっています。 予期しない外的要因が極端な消費者需要の変化を引き起こすため、複数の場所で複数のサプライチェーン要素が影響を受け、オンラインチャネルでの購買は急増しています。従来の需要予測を計画に適用するだけでは、こういった複雑さに対処しきれていると言えません。 サプライチェーンチームはなんとかしようと苦心していますが、サプライチェーンをニューノーマルに対応させるためには高度なツールが必要なことが明らかになってきています。

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Info This is the page for the 2021 edition of the course. For the 2022 edition, click here. We've updated and improved our materials for our 2021 course taught at UC Berkeley and online. Synchronous Online Course We offered a paid synchronous option for those who wanted weekly assignments, capstone project, Slack discussion, and certificate of completion. Enter your email below or follow us on Twi

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4月23日、彗星のように現れたネット上のサービス、CoeFont STUDIO（コエ・フォント・スタジオ）は、誰でも無料で使える音声合成サービスということで、瞬く間に広がり、2日で累計ユーザー数が6万人を突破。すでに20万人を超えるところまで来ているようです。日本語でテキストを入力すれば、非常に滑らかな声でしゃべってくれ、その音声をユーザーは商用を含めて自由に利用できるという画期的ともいえるサービスとなっているのです。 このサービスを立ち上げたのは、なんと東京工業大学2年生、19歳の早川尚吾さん。株式会社Yellstonを立ち上げ、その新サービスとして、CoeFont STUDIOをスタートさせたのです。もちろん株式会社ですから、今後ビジネス展開をしていくことを目論んでいるわけですが、それはCoeFont STUDIOの延長線上にあるもので、世の中を大きく変えていく可能性もありそうです。先

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こんにちは、エバンジェリスト 亀田です。 Amazon SageMaker は AWS が開発しサービスとして提供している機械学習のマネージドサービスになります。機械学習には、データの前処理、開発や学習基盤の準備、生成された推論環境をホスティングする基盤や API 構築等多くの付随作業が発生し、データサイエンティスト等機械学習エンジニアの時間を消費します。 SageMaker をご利用いただくことで、これらの作業の多くが自動化され、より本質的なデータやモデルチューニングなどの作業に集中することができます。 Jump Start は 2020 年 12 月に、SageMaker の新しい機能としてリリースされました。機械学習のモデルを生成するためには、それなりの量のデータが必要となりますが、モデルが存在しない場合、ユーザーから効率的にデータを集めることができず、ある種のデッドロックが発生する

「ラーニングピラミッド」という考え方をご存知でしょうか ? 私の登壇の際によく紹介しているので、もしかしたらご覧になったことがある方もいるかもしれません。こちらの資料は私が昨年 2 月頃に行ったセッション冒頭で使ったものです。 ラーニングピラミッドは、学習方法と定着率に関する研究から生まれた考え方で、どのような方法で学ぶと頭に定着しやすいかを表したものです。Web で調べると、より細かい定着率が数値で書かれているページもありましたので、よければ調べてみてください。簡単にお伝えすると、受動的に学習するだけでなく、ディスカッションしたり自分でやってみたりすることで、より頭に残りやすくなるぞ ! ということだと私は理解しています。 この話を聞いて、皆さまはどう思われますか ? 実体験としてご理解いただける方も多いのではないかと思います。私も学生時代の経験からこの考え方には賛同で、何か人に教えると

AWS DeepRacer は 2018 年の発表以降、強化学習を楽しみながら学ぶことができるプラットフォームとして多くの皆様に愛されてきました。個人でお楽しみになられるお客様はもちろん、社内イベントとしてご活用いただいたり、AWS や機械学習のための学びの場としてお使いいただいた例も数多くあります。 たくさんのお客様をご支援するなかで AWS DeepRacer のモデルを改善するためのテクニックや、学習経過に関するグラフの見方などのさまざまな質問・お問い合わせをいただく機会も増えました。5 月 11 日～12 日に行われる AWS Summit Online では、AWS DeepRacer リーグを 5 月 2 日〜 5 月 31 日まで開催されており、それに合わせて 2 つのワークショップを開催します。この記事はそのうちの上級者向けのワークショップに関する情報をまとめたものになりま

仕事＝Kaggle＝趣味。脳医学、生物学など他分野の専門家と予測モデルを作り続ける、“コンペ漬け”の日々 ――2020年3月から在籍するNVIDIAでは、業務時間のほとんどをKaggleに費やしているそうですね。 小野寺：はい。9割超の時間はKaggleをやっています。完全に趣味が仕事になった感じですね。最初にNVIDIAに声をかけてもらった時は「えっ、遊んでいるだけでお金がもらえるの？」と驚きました。 ――小野寺さんが業務時間をKaggleに費やすことは、NVIDIAにとってはどんな意味があるのですか。 小野寺：Kaggleで得たデータサイエンスの知見などを、会社に還元しているんです。今は主に、「RAPIDS」（＊1）というソフトウエアライブラリを充実させるのに貢献しています。 ＊1 NVIDIAがオープンソースで提供する、データ分析をGPUで高速に実行するためのライブラリ ◆インタビュ