Preferred Networksが開設した「メカノ工房」がロボット開発を一歩前進させる | Ledge.ai
出典：https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20190226 AIや労働力不足によって一躍注目を浴び、急成長を続けているロボティクス業界。そんな業界で、開発サイクルを最速化しようとしているスタートアップがPreferred Networksです。 日本唯一のユニコーン企業「Preferred Networks」の新たな施策ロボット向けハードウェアの開発には、コンピュータ上のシミュレーションと実機の動作環境は異なるため、迅速な試作と検証と改良が求められます。 この一連の流れを高速化すべく、株式会社Preferred Networksが本社のある東京・大手町にラピッドプロトタイピング環境、「メカノ工房」を開設しました。これにより、ソフトウェアとハードウェア両面からロボット関連の研究開発を進め、新しい技術の実用化を加速させます。 Preferre
【東大・松尾研発iLect】数学・プログラミング知識不要「DL4Biz」提供開始 ── もう“AI”という言葉に振り回されない | Ledge.ai
東京大学松尾研究室が開発したAI人材教育コンテンツを、東京大学から正式にライセンスを受け、学外向けに提供している唯一の事業者であるiLectが、非エンジニア・技術職向け「DL4Biz：AI革命とビジネス講座」の提供を開始しました。 DL4Bizは、経営者層や管理職を主な対象として、AI技術（Deep Learning技術）の本質を理解し、自社ビジネスへテクノロジーを活かす知識や思考方法を提供するといいます。 AI技術を聞くだけ・見るだけではなく「実際に体験する」あらゆる分野に多大な影響を与えているのが、ディープラーニング。しかし、技術は聞いたり、見たりするだけでは、本質的な理解とは程遠いです。 テクノロジーを実際に体験することで、
自動運転ミニカー、OCR、機械学習チップ ── 「AWS re:Invent 2018」で発表された主要AI系アップデートまとめ | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > 自動運転ミニカー、OCR、機械学習チップ ── 「AWS re:Invent 2018」で発表された主要AI系アップデートまとめ 11月26日から11月30日まで開催されている「AWS re:Invent 2018」。発表された機械学習系のアップデートをまとめました。 機械学習の経験がなくとも予測が可能に。「Amazon Forecast」Amazon Forecast は、Amazonで使用されるのと同じAI技術を用いた、時系列データによる予測をAPI経由で利用できるサービス。 機械学習の経験がなくとも、時系列データによる予測が可能になります。 患者の記録から重要なインサイトを見つけ出す「Amazon Comprehend Medical」Amazon Comprehend Medical は機械学習を用いて、患者の記録から重要
ONNXがブラウザで動かせる「ONNX.js」誕生。Web×深層学習が一気に加速する | Ledge.ai
異なるディープラーニングフレームワーク間でモデルの相互運用を図る「ONNX（Open Neural Network Exchange Format） 」プロジェクトですが、この度ブラウザ、JavaScriptで動かせるONNX.jsが誕生しました。 ONNX（Open Neural Network Exchange Format） とは？これまでは、各フレームワークで使われるAIが学習したデータ形式（学習済みモデル）が異なるため、同じAIを使いまわしたい場合もフレームワークごとにデータを変換する必要がありました。それを解決しようというのがONNXプロジェクト。 ONNXプロジェクトは、MicrosoftとFacebookによる共同プロジェクトとして発足。その後日本のPreferrd Networksのフレームワーク「Chainer」もジョインするなど、注目を集めました。
「AIで残業がなくなった」月間180時間の労働時間を削減したAI導入事例が美しすぎる | Ledge.ai
在庫を持たず、レジもない。革新的な店舗運営で話題の、オーダーメイドスーツ・シャツを扱うスタートアップ「FABRIC TOKYO」をご存知でしょうか？ 世界的にみても遅れていると言われる日本の小売業界。そこに一石を投じようと、ファッション × テクノロジーで、新たな価値を生み出しているのがFABRIC TOKYOです。 その裏には、採寸メモが記載された帳票をほぼ100%の精度で読み取り、圧倒的な業務効率化を果たす、なんとも美しいAI導入事例がありました。 手書き文字認識AI「Tegaki」の導入で、現場がアップデートされる在庫もレジもないFABRIC TOKYOの店舗にユーザーが訪れてすることは一つ。「採寸」です。その業務の中で、AI界隈では有名な株式会社Cogent Labsの手書き文字認識AI「Tegaki」が活用されています。 Tegaki Tegakiとは手書き書類をスキャンして取り
データクレンジング作業を手軽に。リクルートのAI「A3RT」固有表現抽出APIを使ってみる | Ledge.ai
機械学習では、データを扱う中で最適な成果を得るために、 特定の単語を除去するデータクレンジングが必要です。 例えば、ニュース記事を芸能・スポーツといった内容に分けて分類する際、日付や価格、人名といった学習に必要でない情報を取り除く場合があります。 そのためにはプログラムで固有表現を抽出し、特定の単語を除去する必要がありますが、データクレンジングもAPIでさらに簡単になりそうです。 今回は、株式会社リクルートテクノロジーズが開発し、リクルートグループ内で使われている内製AIのAPI群A3RTの「Named Entity API」を使い、固有表現抽出してみました。 APIで8種類の固有表現を抽出・分類。データクレンジングがラクになるNamed Entity APIは、文章の中から固有表現を抽出します。 抽出される固有表現の分類は、下記の8種類。 ART：人工物 （例：ピラミッド、憲法）DAT：
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「AIは無関係」という思い込みが機会損失を生む──人工知能、期待される「3つのビジネス分野」／NTTドコモ・イノベーション統括部、河村さん（リレーインタビュー） | Ledge.ai
