Googleの検索事業を統括していたAmit Singhal氏が退職する。後任には人工知能(AI)事業の責任者が就任する。 Singhal氏はGoogle+の投稿で退職すると述べ、次のように記した。 この15年の間には多くの変化があった。Googleの規模は拡大し、私個人も大きく成長した。しかし、変わらないものが1つある。それは、誰もがアクセスして有効活用できるよう、世界の情報を整理するというGoogleのミッションだ。このミッションは、私がGoogleでこれほどまでに職務に没頭してきた理由の1つである。 GoogleでAIを担当するJohn Giannandrea氏が検索事業を引き継ぐと、複数のメディアが報じている(編集部注:その後、Googleは後任人事の報道を事実と認めた)。 Googleの最高経営責任者(CEO)を務めるSundar Pichai氏は次のように述べた。 検索とモバイ
全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能/機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます(詳細は後述します)。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年1月現在、フィードフォワード(順伝播型)ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-
Facebookは米国時間12月10日、同社の人工知能(AI)ハードウェアをオープンソース化する計画を発表した。 FacebookのエンジニアであるKevin Lee氏とSerkan Piantino氏は10日付けのブログ投稿で、ゼロから構築されたオープンソース化対象のAIハードウェアは、市販製品よりも効率的で多用途に適用可能であることを強調した。これは、Open Compute Project(OCP)規格に基づくデータセンター内でサーバが稼働できるためだという。 「多くの高性能コンピューティングシステムは、特殊な冷却構造などの独自インフラが動作に必要となるが、われわれはこれらの新しいサーバを熱性能と電力効率の面で最適化し、われわれ独自のフリーエアー冷却を採用したOCP規格準拠のデータセンターでも稼働できるようにした」とLee氏とPiantino氏は説明した。 「Big Sur」という開
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf (詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ) TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
ここ1年ほど、人工知能、特に機械学習(Machine Learning)に関する技術革新が著しい。ディープラーニング(多段のニューラルネットワークによる機械学習)が画像認識、音声認識で目覚ましい成果を挙げているのは、その象徴だ。 それに伴い、機械学習の機能を情報システムに組み込むツールも充実してきた。クラウドサービスして提供する「クラウドAI」を米IT企業が相次ぎリリースしたほか、大規模データを扱えるオープンソース実装も増えている。 本特集では、主要な機械学習ツールの特徴や使いこなし方を解説する。 [6]国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か 本稿では、Preferred Networks/Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要を説明する。 2015.10.01 [5]NVIDIA DIGIT
2015年現在、世間は第3次人工知能ブームの真っ只中にある。人工知能やその応用に関する記事がWebだけでなく一般紙にも連日のように取り上げられ、人工知能の発展がもたらす社会的変化や未来に関する懸念についても盛んに議論されている。 そこで中心的な役割を果たしているのが、機械学習であり、特に深層学習(ディープラーニング)に注目が集まっている。深層学習は大規模かつ複雑なニューラルネットワークモデルを効率的に構築するための一連の手法であり、その威力は様々な機械学習の応用分野に広がっている。 本稿では、Preferred Networks/Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要と、Chainerを使ったディープラーニングの構築手法を説明する。 ニューラルネットワークの逆襲 ニューラルネットワークは第1次人工知能ブームか
TensorFlowは、「Google Photos」や「Google Translate」といったGoogleのアプリケーションのほか「Smart Reply」や検索などの機能で使用されている。 Googleは、TensorFlowを使用してニューラルネットワークの学習時間短縮や製品の改善を実現しているが、開発者らの取り組みを促進したいと考えている。GoogleはTensorFlowをオープンソース化することで、同社の機械学習システムがより広く採用されるようになることを期待している。 Googleは次のように述べている。 TensorFlowをオープンソース化することで、学術研究者からエンジニア、趣味として取り組むユーザーまで、あらゆる人々の機械学習コミュニティーが、研究論文よりも動作するコードを介してアイデアを格段にすばやく交換できるようになると期待している。これが機械学習に関する研究
TensorFlowはディープラーニングをサポートするが、さらに広範囲なコンピューティングでも使えるという。ユーザーはPythonのユーザーインタフェースを使ってTensorFlowで自分のアイデアを視覚化できる。 TensorFlowのパッケージは、Ubuntu/Linux、Mac OS X、Dockerベースで用意されている。 Googleのサンダー・ピチャイCEOは「TensorFlowをオープンソースにすることで、機械学習のコミュニティー(研究者、エンジニア、ホビイストなど)が論文だけでなく実施のコードを通じてより迅速にアイデアを交換できるようにしたい」と語った。 関連記事 Google、「Inbox」に人工知能による返信文提示機能「Smart Reply」追加へ Googleが、受信したメールの内容を人工知能が読み取って返信文候補を提示する機能「Smart Reply」をメールア
1.ディープラーニングが今熱い! ディープラーニングとは? ディープラーニングとは機械学習の一種で、ニューラルネットを何層も重ねたものを用いてクラス分類や回帰を行うための手法です。私たちが人を識別する時の脳におけるパターン認識と酷似しています。人を認識する際、人間は視覚や聴覚などを総動員して人を識別します。つまり複数の入力値(視覚や聴覚)を元に、階層的に人の全体像(身長や体格)を見て細部(目つきや声)を認識し、細部を見てはまた全体を認識しなおすというような、階層的で深いパターン認識のアプローチを採用している点が、従来の直列的解析手法と極めて異なるといえるでしょう。 これにはビックデータの3V(Volume:量, Velocity:速度, Variety:種類)も大きく関係があると言えるでしょう。つまりセンサーデータの多様化やストレージの廉価化が、小規模単一データにおける旧来型の直接的な解析
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く