ディープラーニング（深層学習）の技術開発がますます活発になっている。最適な行動や動作の決定、コンテンツの生成といった用途に使える成果が相次ぎ登場した。画像内容の質疑応答が可能な対話システムなど、高い知性の実現を目指した研究も始まっている。 「DNNは、真の知性を作るための重要な一要素になると思う。ただし、未来のDNNは現在とはかなり違う。新たなタスク（課題）に対して適切なネットワークの構造を自動的に考案し、ネットワークの構造を常に進化させ、精力的に情報を集め続けて将来どう行動すべきかを学んでいく」（米University of California Berkeley校 ProfessorのTrevor Darrell氏）。 深層学習を使って、より知的なAIを実現しようと試みる研究がますます活発になっている。パターン認識のように、与えられたデータを受け身で処理する段階から、データをもとに現実

2. 自然言語処理とは • 言葉を操る賢いコンピュータを作る • 応用: 情報検索，機械翻訳，質問応答，自動要 約，対話生成，評判分析，SNS分析，… • 基礎: 品詞タグ付け（形態素解析），チャンキ ング，固有表現抽出，構文解析，共参照解析， 意味役割付与，… • 多くのタスクは「入力𝑥𝑥から出力�𝑦𝑦を予測」 �𝑦𝑦 = argmax 𝑦𝑦∈𝑌𝑌 𝑃𝑃(𝑦𝑦|𝑥𝑥) ※確率ではないモデルもあります 2016-06-30 深層ニューラルネットワークによる知識の自動獲得・推論 2 3. 単語列からラベル: ̂𝑦𝑦 = argmax 𝑦𝑦∈𝑌𝑌 𝑃𝑃(𝑦𝑦|𝒙𝒙) 2016-06-30 深層ニューラルネットワークによる知識の自動獲得・推論 3 The movie is the best I’ve ever seen! The movie

English PRESS RELEASE （技術） 2016年2月16日 株式会社富士通研究所 時系列データを高精度に分析する新たなDeep Learning技術を開発 IoTデータに適用し、既存技術に比べ約25％の大幅な精度向上を実現 株式会社富士通研究所（注1）(以下、富士通研究所)は、IoTアプリケーションに活用が期待される、振動が激しく人による判別が困難な時系列データに対して高精度な解析を可能とするDeep Learning技術（注2）を開発しました。 Deep Learning技術は、人工知能の発展におけるブレークスルーとして注目されており、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している一方で、適用できるデータの種類は限られています。特にIoT機器などから得られる、人による判別も困難なほどの激しい振動の時系列データを精度よく自動的に分類することは困難でした。 今回、最先端数学を

(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール

株式会社リクルートホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長　兼　CEO：峰岸真澄、以下リクルート）の人工知能（AI）の研究機関である「Recruit Institute of Technology（以下、RIT）」は、2015年11月4日にグローバル研究開発拠点を米国シリコンバレーに新設いたします。Google Research出身でデータマネジメントと人工知能研究において世界的権威であるAlon Halevy（アロン・ハレヴィ）をトップに起用し、今後、グローバル規模でのAI研究をさらに加速させていく予定です。 １，リクルートのAI研究の目指す世界 リクルートは創業以来、「ひとりひとりのさまざまな生き方・価値観を、尊重しあい実現できる豊かな世の中を目指す」ことを目指し、ライフイベントや日常生活における全ての選択と意思決定の場面において価値のある情報「まだ、ここにない、出会い。

Pythonの高速化技法について一歩踏み込んだプロユースの解説書。ボトルネックの測定方法から、最適なデータ構造の使い分け、CythonやPyPyなどのコンパイラの比較、numpyなどのパッケージの使い方、マルチコアCPUの活用法、メモリ効率を劇的に改善するトライ構造や近似計算まで、シンプルな実例プログラムを用いながらわかりやすく説明します。高性能なプログラムの書き方だけでなく、高性能なシステムの作り方を総合的に学ぶことができるPythonエキスパート必携の一冊です。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報が掲載されています。 訳者まえがき まえがき 1章　高性能なPythonを理解する 1.1　コンピュータシステムの基礎 1.1.1　演算装置 1.1.2　記憶装置 1.1.3　接続レイヤ 1.2　基本要素を統合する 1.2.1　理想計算とPython仮想マシン 1.3

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ

2. I PROPOSE to consider the question, 'Can machines think?' I PROPOSE to consider the question, 'Can machines think?' -- Turing 3. Q: Please write me a sonnet on the subject of the Forth Bridge. A: Count me out on this one. I never could write poetry. Q: Add 34957 to 70764 A: (Pause about 30 seconds and then give as answer) 105621. Q: Do you play chess? A: Yes. Q: I have K at my K1, and no other

MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました ブログやソーシャルメディア、バイラルメディアなどここ数年でテキストコンテンツは爆発的に増えています。しかし私たちの時間は1日24時間で変わりません。となると処理しきれない情報ばかり増えてしまいます。 そこでテキストを解析し、そこから大事な部分だけを抽出してくれるような技術に注目が集まります。Shucaは日本語に対応したサマライザーです。 Shucaの使い方 原文です。 実際にはshucaにかける前に分かち書きや日本語の構文解析を行ってくれるJUMANやKNPを実行する必要があります。 そうするとこんな感じでサマライズできます。 100文字などと指定もできます。 150文字で抽出した例。 Shucaは原文の中から重要と思われる部分を抽出し、指定した文字数で結果を返してくれます。今後さ

2021-09-092015-09-15 EY総合研究、人工知能の市場規模は2030年に86兆円に拡大すると推計 EY（アーンスト・アンド・ヤング）のメンバーファームであるEY総合研究所株式会社（以下EY総研）は、9月15日、「人工知能が経営にもたらす『創造』と『破壊』」と題したレポートを公表した。 近年、注目を集めている「人工知能」は、かつての工学研究に留まったイメージを次々と塗り替え、ビジネスで活用される事例が加速度的に増えてきている。当レポートは、「人工知能」にまつわる課題や研究開発動向等多種多様な情報を俯瞰し、「人工知能」の潜在力と限界、企業経営へのインパクトなどについて考察するとともに、今後（2020年、2030年）の関連市場規模を推計したものだ。 人工知能を活用した関連産業における国内市場規模の推計金額 2015年：　3兆7,450億円 2020年：　23兆638億円　（年率

音楽産業が衰退している。音楽配信がCDからiTunesのようなデジタルに変わり、今ではSpotifyなどストリーミングが主流となった。これに伴って、業界全体の売上金額が大きく減少した。音楽制作もIT化が進み、コンピュータに楽譜を入力して音を創る。出来上がった音楽は、フォトショップで修正するように、いかようにも手を加えることができる。主としてコスト削減が目的であるが、The Beatlesのような歴史に残る名作も生まれない。 このような中で、人工知能が音楽特性を正確に把握できることが分かった。この研究結果が業界に衝撃を与えている。人工知能が音楽業界再生の切り札となるのか、様々な試みがなされている。 Convolutional Neural Networkで音楽特性を把握 音楽のような二次元データは、人工知能が得意とする分野である。しかし、新しい可能性を求めて多くの研究者が挑んできたが、目立っ

Intel製の高性能行列ライブラリ、Math Kernel Library (mkl)がフリーで公開されるようになりました。これをnumpyから使えるようにする方法を解説します。対象はLinuxです（自分はUbuntu 14.04）。 MKLのインストール 以下のサイトの、”click here now to register and download” をクリック。 https://software.intel.com/en-us/articles/free_mkl 名前、メールアドレス、会社名などを入力。レジストレーションのメールが来るので、そこをたどるとダウンロードできる。Mac版はない。およそ1GBある。インストール時に必要な、レジストレーションキーがあるのでメモっておく。 自分がダウンロードしたのは、l_mkl_11.3.0.109.tgz ダウンロードしたファイルを展開。中にi

Home プレスルーム ホールディングスのプレスリリース リクルート、世界最大のデータサイエンティストコミュニティ"Kaggle"と日本企業初の共催となるデータ予測コンペティション「RECRUIT Challenge - Coupon Purchase Prediction」開催を決定 株式会社リクルートホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長　兼　CEO：峰岸真澄、以下リクルート）の人工知能（AI）の研究機関であるRecruit Institute of Technology（以下、RIT）は、世界最大のデータサイエンティストコミュニティであるKaggle（https://www.kaggle.com）において、日本企業として初の共催となるデータ予測コンペティション「RECRUIT Challenge - Coupon Purchase Prediction」を開催いたしま