InfoQ ホームページ Deep+Learning に関するすべてのコンテンツ
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OpenAIはより長いシーケンスのディープラーニングのためのSparse Transformersを発表
OpenAIは、テキスト、音声、画像などの一連のデータを学習するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャであるSparse Transformerを開発した。ネットワークは、より短いトレーニング時間で、いくつかのディープラーニングタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成できる。
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Googleはコンピュータビジョンモデルの教師なしディープラーニングのためのTensorFlow Graphicsライブラリを発表
Google I/O 2019でのプレゼンテーションで、GoogleはTensorFlow Graphicsを発表した。TensorFlow Graphicsは、コンピュータビジョンにおける教師なしの学習タスクのためのディープニューラルネットワークを構築するためのライブラリである。このライブラリには、TensorFlowで記述された3Dレンダリング機能と、非矩形メッシュベースの入力データで学習するためのツールが含まれている。
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SalesforceがEinstein Services製品にインテリジェンスを追加
最近のプレスリリースで、SalesforceはEinsteinプラットフォームへの機能追加を発表した。ローコード、ポイントアンドクリックの設定ベースのソリューションを使用してAIソリューションをSalesforce開発者および管理者に提供することを目的としている。このプラットフォームに最近追加された機能には、Einstein TranslationおよびEinstein Optical Character Recognition（OCR）がある。
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Googleが弱い教師（Weak Supervision）をスケールし、ラベル付きデータセットの問題を克服
Googleは、機械学習（ML）におけるラベル付きデータの必要性が重大なボトルネックであることを認識しており、最近ではオープンソースのSnorkelフレームワークを大規模化の問題を解決するために採用した。GoogleはSnorkelをTensorflowと統合することで強化した。そこでは、データを共有するためにデータベースの代わりにファイルシステムを使用し、ラベル付け機能のために別々の実行ファイルを作成する。
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DeepMindのAIがStarCraftのトッププレイヤーに勝利
DeepMindのAlphaStar AI プログラムが最近、StarCraftの2人のトッププロプレイヤーに5-0で勝利した。
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GoogleがML Kitを拡張し、Smart ReplyとLanguage Identificationを追加
最近のAndroidブログ記事で、GoogleはML Kit向けの2つの新しい自然言語処理（NLP）機能のリリースを発表した。言語識別とスマートリプライである。どちらも、Googleは、開発者がテキスト、会話、その他の種類の自然言語テキストを分析および生成するのに役立つ、ドメインに依存しないAPIを提供している。
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機微データを保護するための新しい機械学習ライブラリ、TensorFlow Privacyの紹介
最近のブログ記事で、TensorFlowはTensorFlow Privacyを発表した。これは、研究者や開発者が強力なプライバシーを持つ機械学習モデルを構築できるようにするオープンソースライブラリである。このライブラリによって、強力な数学的保証に基づいて、トレーニングプロセスでユーザデータが記憶されないよう保証される。
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AmazonがAWSのディープラーニングコンテナで機械学習サービスを拡大
最近AmazonはAWSディープラーニングコンテナ（AWS DLコンテナ）を発表した。これはディープラーニングフレームワークがプレインストールされたDockerイメージであり、顧客はカスタムの機械学習環境を迅速にデプロイできる。
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大規模ディープラーニングモデルの迅速なトレーニングのためにGoogleがオープンソースとして提供するGPipeライブラリ
Google AIは、大規模なディープラーニングモデルのトレーニングを迅速化するためのTensorFlowライブラリであるGPipeをオープンソース化している。
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Facebook，仮想現実でよりリアルなイメージを実現するDeepFocusをオープンソース公開
先日のブログ記事でFacebookは、近くのオブジェクトへのフォーカスを改善するためにAIを使用したフレームワークのDeepFocusを、オープ��ソースとして公開すると発表した。このテクノロジによって，まさに映画を見ているように、近接するオブジェクトをフォーカス内に、遠方のオブジェクトをフォーカス外にすることが可能になる。DeepFocusは、エンドツーエンドの畳み込みニューラルネットワークを活用して、正確な網膜ぼけ(retinal blur)をほぼリアルタイムに生成する。
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TensorSpace.jsがニューラルネットワークの3D可視化フレームワークを提供
TensorSpace.jsはオープンソースの、ブラウザベースのニューラルネットワークデータ可視化フレームワークだ。TensorFlow.js、Keras、またはTensorFlowで生成されたトレーニング済みモデルをサポートすることにより、拡大を続けるマシンラーニングの適用分野を補完する。
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face-api.js: TensorFlow.jsを活用したJavaScriptによる顔認識
face-api.jsはブラウザにおける顔検出および顔認識のためのJavaScript APIで、tensorflow.js core API上に実装されている。これは一連のCNNを実装し、Webとモバイル機器に最適化されている。
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Electric CloudがDevOps向けの予測分析機能をローンチ
ElectricFlow DevOps Foresightでは、リリースパイプラインのパターン識別にディープラーニングを導入して、ソフトウェアリリースの成功可能性を評価し、パイプラインのパフォーマンスとアプリケーション品質を漸進的に向上するためのレコメンデーションを生成している。
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IBMのFabric for Deep Learningに関するWatsonチーフアーキテクトのQ&A
InfoQ caught up with Ruchir Puri, chieFabric for Deep Learning (FfDL)について、InfoQがWatsonのチーフアーキテクト、Ruchir Puri氏に会って話を聞いた。f architect of Watson, regarding the Fabric for Deep Learning (FfDL).
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ブラウザ上でディープラーニングを可能にするTensorflow.js
Googleは先日のTensorFlow Dev Summit 2018で、オープンソースのTensorflowディープラーニングフレームワークのJavaScript実装であるTensorflow.jsをローンチした。WebGL JavaScript APIの高速演算を活用して、ブラウザ内でモデルを直接トレーニングすることが可能だ。