Google、モバイル／組込機器向け機械学習ソリューション「TensorFlow Lite」のデベロッパープレビュー版を発表
TensorFlow Liteは、バイナリサイズが小さく、高速な初期化および起動によって、オンデバイスでの機械学習を可能にする。ランタイムはさまざまなプラットフォームで動作するよう設計されており、現時点ではAndroid版とiOS版が提供される。また、モバイル機器への最適化によってモデルの読み込みにかかる時間を大幅に短縮したほか、ハードウェアアクセラレーションもサポートしている。 TensorFlow Liteには、あらかじめトレーニング済みのモデル「TensorFlow Model」が用意されており、これらのモデルが「TensorFlow Lite Converter」でTensorFlow Lite形式（TensorFlow Lite Model File）に変換され、モバイルアプリケーション内にデプロイされる。 処理系は、C++ API（Android／iOS共通）とインタプリタで構
【デブサミ2017】大賞はあの本！ 「ITエンジニアに読んでほしい！ 技術書・ビジネス書大賞 2017」
翔泳社が毎年開催している「ITエンジニアに読んでほしい！ 技術書・ビジネス書大賞 2017」は、エンジニアが世の中を変えるために役立つ本を紹介し広めるために2014年に始まった。 今年で4回目となる同賞も事前の一般Web投票にて技術書部門、ビジネス書部門それぞれベスト10を選出。各部門で得票数の多かった上位3タイトルの著者や編集者が集い、「Developers Summit 2017」のセッションの一つとして本の魅力を伝えるプレゼン大会を開催。 盛況となった会場で最終投票が行われ、下記の2部門6タイトルから特別賞と大賞が決定した。 技術書部門トップ3 『ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』（2016年、オライリー・ジャパン） 斎藤康毅 『暗号技術入門 第3版 秘密の国のアリス』（2015年、SBクリエイティブ） 結城浩 『新装版 達人
ディープラーニング研究の第一人者が語る最新のAI技術、最終目標は単一モデルでさまざまな質問に答えるAIの実現
セールスフォース・ドットコムは昨年12月、年次イベント「Salesforce World Tour 2016 Tokyo」を開催。その基調講演などに登壇するため、Salesforce.com, Inc. チーフサイエンティスト 兼 Salesforce Research所長のリチャード・ソーチャー氏が来日した。本稿では、同社のAI機能「Salesforce Einstein」の開発を主導し、自身もディープラーニング研究の第一人者である同氏に、最先端のAI研究やSalesforceでの研究活動について話を聞いた。なお、聞き手は、東京大学の学生時代にキュレーションサービス「グノシー」を開発した1人で、ディープラーニングに関する著書もある、株式会社情報医療 CTOの巣籠悠輔氏にお願いした。 リチャード・ソーチャー氏は、ディープラーニングの研究開発を行うMetaMind社の設立者 兼 CEO/CT
翔泳社主催の「ITエンジニア本大賞 2017」、一般投票で選ばれた技術書・ビジネス書のトップ10が発表
ITエンジニア本大賞 技術書・ビジネス書の各ベスト10 ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアにおすすめの技術書・ビジネス書を選ぶイベント。ITエンジニアによるWeb投票で各ベスト10を選出し、大賞は、Web投票で特に票の多かった6冊（技術書・ビジネス書各3冊）の書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会の最終投票で決定する。プレゼン大会は、2月16日開催の「Developers Summit 2017（デブサミ2017）」内で行われる。 ベスト10に選ばれた書籍は以下の通り。 技術書部門ベスト10 ※50音順 『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（技術評論社） 『Amazon Web Services実践入門』（技術評論社） 『暗号技術入門 第3版 秘密の国のアリス』（SBクリエイティブ） 『SQLアンチパターン』（オライリー・ジャパン） 『新装版 達人プログラマー 職人から
【デブサミ2016】18-A-6レポート Yahoo! JAPANを支えるデータテクノロジー ～ 機械学習、クラウド分散システム処理モデル
本セッションでは、Yahoo! JAPANを支える2つの代表的なデータテクノロジーが紹介された。前半はヤフーのサービスの機能改善を行っている機械学習について、ヤフオク!カンパニー ヤフオク!開発本部 サイエンス部の山下勝司氏が説明。常時3900万個の出品があるヤフオクでは、深層学習を利用した画像処理や分散表現を用いて機能改善を実施しているという。その実例を紹介した。後半はクラウド分散システム処理モデルについて、データ＆サイエンスソリューション統括本部 データインフラ本部 開発3部の今野賢氏が説明。データ分散モデルの現状と課題、そしてそれらを解決する理想のデザインモデルの実装例を紹介した。 ヤフー ヤフオク!カンパニー ヤフオク!開発本部 サイエンス部 山下勝司氏 同社 データ＆サイエンスソリューション統括本部 データインフラ本部 開発3部 今野賢氏 講演資料（山下氏）：ヤフオク!における機
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