OpenAI、脱獄耐性を向上させたGPT-4o miniモデルをリリースSpring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
MLOps: 機械学習システムの継続的デリバリー
原文(投稿日：2021/08/26)へのリンク 機械学習モデルの開発、導入、生産性の維持は、多くの困難を伴う複雑で反復的なプロセスだ。MLOpsとは、MLモデル、特にMLシステムの開発にシステムの運用を組み合わせることを意味する。MLOpsを機能させるには、データサイエンスの反復と探索コンポーネントと、より線形のソフトウェアエンジニアリングコンポーネントとのバランスをとる必要がある。 DevOpsCon Berlin 2021で、finpair GmbHのシニアソフトウェアエンジニアのHauke Brammer氏は機械学習システムの継続的デリバリーとMLOpsについて講演した。 Brammer氏によると、MLOpsはDevOpsに似ているが、機械学習では次のようになるとのことだ: MLOpsの目標は非常に単純です。生産前のステップで、可能な限り少ない作業で機械学習モデルで最良で最も再現性の
AIとVRの現状と展望
原文(投稿日：2019/11/14)へのリンク これからはAIやVRなど認知技術の時代だ — Susie Harding博士はTech Dublin 2019で、このように主張した。我々は現在、絶えずAIと関わっている。AIはあらゆる場所に進出しているが、５年前には考えられなかったことだ。VRテクノロジはまだ技術的な壁を乗り越えられていないが、今後数年の間にもっと身近なものになるだろう。 この数年間にわたって我々は、AIの採用が急増するのを毎日、目の当たりにしてきた。スマートフォンユーザの80パーセントは、歯磨きよりも前に自分の端末をチェックしている — この"依存的行動"にAIが大きな役割を果たしている、とHarding博士は言う。AIが、我々が何に関心を持つかを学び、時間とともに修正を加え、ユーザが好むコンテンツを見せるようにエクスペリエンスを調整することで、ユーザを繋ぎ止めているのだ
Grady Booch、AIの未来を語る
原文(投稿日：2019/02/03)へのリンク Grady Booch氏によると，昨今のAIシステムは，その大部分がエッジにおける信号のパターンマッチングと帰納的推論(Inductive Reasoning)に関わるものであって，真の人工知能(Artificial Intelligence)ではない。2018 QCon San Franciscoの２日目に行った基調講演 "Building the Enchanted Land" で氏は，現在のAIとは"AIコンポーネントを備えたシステムエンジニアリングの問題"である，という持論を展開した。 真のAIとは，意思決定と憶測的推論(Abductive Reasoning)を使用することにより，理由付けと学習を可能にするシステムである。現在の人工知能アプリケーションは，その達成には程遠く，大規模システムのコンポーネントのひとつに過ぎないのだ。 現
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