Open source Torchnet helps researchers and developers build rapid and reusable prototypes of learning systems in Torch. Building rapid and clean prototypes for deep machine-learning operations can now take a big step forward with Torchnet, a new software toolkit that fosters rapid and collaborative development of deep learning experiments by the Torch community. Introduced and open-sourced this we
Text is a prevalent form of communication on Facebook. Understanding the various ways text is used on Facebook can help us improve people's experiences with our products, whether we're surfacing more of the content that people want to see or filtering out undesirable content like spam. With this goal in mind, we built DeepText, a deep learning-based text understanding engine that can understand wi
(今回は完全に主観なので「オレ(私)は違うと思う」という方もいらっしゃるかもしれませんが、悪しからず。) さて、LINEに続き、Facebookもボットプラットフォームをリリースして、盛り上がっていますね。「F8カンファレンス:FacebookがMessengerのチャットボットのプラットフォームを発表」が詳しいので詳細はこちらをご覧ください。 がしかし、Facebookが本当に何を狙っているのか、というのが正しく報道されていない気がするので、僕の解釈を書いておこうと思います。(繰り返しますが、あくまで主観です。) メッセンジャープラットフォームにおける3つのリリース今回、f8カンファレンスで発表されたメッセンジャー関連の内容は、大きく分けて3つに分類できる。 #1 : ビジネスアカウントにもメッセンジャーを開放 #2 : メッセージを送受信するAPIを開放 #3 : メッセージを自動で送
Today I spoke at F8 about how the Applied Machine Learning (AML) team at Facebook is working with dozens of product teams across the company to give people communication superpowers through AI. To do this, we built an AI backbone that powers much of the Facebook experience and is used actively by more than 25 percent of all engineers across the company. Powered by a massive 40 PFLOPS GPU cluster t
How Microsoft Plans to Beat Google and Facebook to the Next Tech Breakthrough The company behind Windows and Office is remaking its research arm to ensure its greatest inventions actually find their way into people’s hands. At a Microsoft executive retreat during his first month as chief executive officer, Satya Nadella saw a research project that captured his attention. The demonstration in Febru
The growth of data on the web has made it harder to employ many machine learning algorithms on the full data sets. For personalization problems in particular, where data sampling is often not an option, innovating on distributed algorithm design is necessary to allow us to scale to these constantly growing data sets. Collaborative filtering (CF) is one of the important areas where this applies. CF
Facebook has opened up some of its core artificial intelligence tools, which could pave the way for startups and academia to blaze new trails in machine learning research. Facebook is opening up many of the AI tools it uses to drive its online services. Most of these tools seek to take better advantage of artificial intelligence algorithms that Facebook and other researchers have already published
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米国時間1月16日、Facebookは人工知能に関する研究開発を促進するため、同社が推進する人工知能プロジェクト「Torch」のディープラーニング(深層学習)モジュールをオープンソース化し、企業や開発者に対して公開すると発表した。 Facebookにはオープンソースのコミュニティに貢献してきた歴史があり、過去には自身のデータセンター技術を公開したこともある。今回Facebookがオープンソース化する、Torch用に最適化されたディープラーニングモジュールや関連ツールなどの技術は、人工知能に関する各種分野の研究開発をおおいに促進する可能性がある。また、現時点でTorchを主に利用しているのは、学術機関の研究室や、Google、Twitte
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