Arduinoが、IoTコミュニティに向けて「Primo」と「Otto」と呼ばれる二種類の開発ボードを発表した。小型の多機能ボードであるMKR1000が、世界に向けて発表されてからたった一月後の出来事である。 PrimoはArduino初となる、WiFi、低電力Bluetooth、NFC、赤外線といった既存のワイヤレス規格をすべてサポートする開発ボードだ。 ワイヤレス規格が内蔵されていることで、IoT開発者達は追加するコンポーネントが減り、システム開発が楽になる。地震計測ネットワークを構築する場合、振動や建物の動きを検知する幾つかのコンポーネントを追加するだけでよく、データはほぼリアルタイムで送られ、分析に回すことができる。 IDGのMartyn Williamsによると、ArduinoのCEO Federico Mustoは、「Primoは開発ボードへの世間の関心の高まりから自然と生まれ
機械学習とディープラーニング 機械学習という言葉がバズワードになって久しく、今では人工知能という名のもとに、商品のレコメンド機能や自動車の自動運転技術、相場の予測など実社会にも次々に応用され始めている。 その機械学習アルゴリズムの中でも近年特に注目を浴びているのがディープラーニングだ。2016年3月に、Google社が開発したディープラーニングを利用した囲碁用の人工知能「AlphaGo」が世界トップクラスのプロ棋士に勝利したという衝撃的なニュースでも記憶に新しいだろう。 本コラムでは、最新バージョンが先月公開され、AlphaGoでも利用されているGoogleの機械学習フレームワーク「TensorFlow8.0」の目玉機能である分散処理機能についてご紹介する。 TensorFlowとは ディープラーニングが目覚ましい進化を遂げた2010年代以降、カリフォルニア大学バークレー校の「Caffe」
写真●LinkedInのJeff Weiner CEO(左)、MicrosoftのSatya Nadella CEO(中)、LinkedInのReid Hoffman会長(右) 米Microsoftは2016年6月13日(米国時間)、ビジネス用SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)を運営する米LinkedInを262億ドル(約2兆7800億円)で買収すると発表した。買収後のLinkedInは独立した事業体として運営する。買収は2016年内に完了する予定。 「LinkedIn」はビジネスに特化したSNS。ニューヨーク証券取引所に上場するLinkedInの売上高は2015年12月期で29億9000万ドル、純損失は2億1400万ドルだった。同社の赤字は2014年、2015年と2年連続だったが、MicrosoftはLinkedInの会員数が前年比19%増の4億3300万人になるなど成長が
今回はAutoEncoderについて書きます。以前ほんのちょっとだけ紹介しましたが、少し詳しい話を研究の進捗としてまとめたいと思います。(AdventCalendarに向けて数式を入れる練習がてら) まず、AutoEncoderが今注目されている理由はDeepLearningにあると言っても過言ではないでしょう。DeepLearningは様々なコンペディション、例えば、ILSVRC2012(画像認識のコンテスト)や化合物の活性予測で、従来の手法を抑えとてつもない成績を収めて注目を浴びました。今年のILSVRC2013ではその殆どがDeepLearningを取り入れているほどです。さらには、「一般紙であるNewYorkTimesにまで記事が掲載」「第一人者であるHinton先生を学生ごとかのGoogleが買収」「BaiduがシリコンバレーにDeep learningの研究所を作る」等学習界隈
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
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