業務システムのオープンソース化に舵切る米政府
まもなく任期が終わろうとする米オバマ政権。「クラウドファースト政策」などIT業界に大きな影響を与えた同政権が、最後の年にも強烈なIT政策を打ち出した。米連邦政府の諸機関が開発した業務システムをOSS（オープンソースソフトウエア）として公開する方針を明らかにしたのだ。 米政府CIO（最高情報責任者）のTony Scott氏が、業務ソフトをOSS化する方針「Federal Source Code Policy」を発表したのは2016年8月のこと。今後は連邦政府機関がカスタム開発した業務ソフトはOSSとして公開し、他の機関が再利用できるようにすることを掲げた。 連邦政府機関が業務システムを新たに開発する際は、まず他機関が公開したOSSをチェックし、使えるものは再利用する。他に存在しないソフトだけを新規に開発し、それもOSSとして公開する。ホワイトハウスは今後3年間に開発するソフトの20％をOSS
Matching Networks for One Shot Learning
Learning from a few examples remains a key challenge in machine learning. Despite recent advances in important domains such as vision and language, the standard supervised deep learning paradigm does not offer a satisfactory solution for learning new concepts rapidly from little data. In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that aug
グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
アルゴリズムの学習には通常何千ものサンプルが必要とされる。グーグル・ディープマインドの研究者はその手間の回避方法を見つけた。 by Will Knight2016.11.04 1468 830 111 0 人間は一、二度見ればそれが何かを認識できる。しかし、コンピュータービジョンや音声認識のアルゴリズムは、画像や言葉の習熟に何千ものサンプルが必要だ。 グーグル・ディープマインドの研究者がこの手間を回避する方法を発見した。研究者は深層学習アルゴリズムを巧妙に微調整することで、画像内の物体等をひとつのサンプルだけで認識（分類）する「ワンショット学習」を可能にした。研究チームはタグ付き画像や筆跡、言語を収録した大型データベースで、新方式を実証した。 高精度のアルゴリズムの認識力は信頼できるが、アルゴリズムの構築には多くのデータが必要で、時間もお金もかかる。たとえば、無人自動車が、確実に道路上の個
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