「ディープラーニング」とは?

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インターネットのあちこちを探しまくって目的のコード片を見つけてくれるDeepCoder、プログラマーの生産性は上がるか? - 02月24日(金)10:46 

ぼくはプロのプログラマーではないけど、でも彼らを真似て、多くのコードをStackOverflowのQ&Aからもらっている。Flaskに認証を加えるやり方は? そんなの簡単。sendmailのシャットダウンの仕方は? ほら、これさ。そして、今やインターネット上のすべてのコードのおかげで、ロボットが年俸18万ドルのプログラマー並に優秀だ。 そのシステムはDeepCoderと呼ばれ、コードのコーパスを検索して仕様どおりに動くコードを構築する。すでにプログラミングのコンペに‘参戦’したこともあり、またコードではなく、複雑なプロダクトを作るための大きなデータセットを見つけることもできる。 彼らのペーパーより: たとえばIPSシステムを作るためには二つの問題を解決しなければならない。最初に、その問題の解になりそうな適切なプログラムの集合を見つける。そして次は、手元の要件に照らしてそれらのプログラム集合をランク付けする。どれが、今抱えている問題の解として使えそうか? この二つの問題はどちらも、問題の具体的な内容に依存している。したがって、プログラムを組み立てていくための最初の重要な決定は、ドメインスペシフィックな言語を選ぶことだ。   このシステムは使ってるうちに次第に賢くなり、どんな場合にどんなコード片が良いのかを、自分で見分けるようになる。そして、そ...more
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東京工業大学って女っ気全く無さそうな大学だな。 - 02月23日(木)22:24 

東工大、ディープラーニングで日本最速となるAIスパコンを開発。この夏稼働へ http://www.gizmodo.jp/2017/02/ai_tsubame3_sc.html ...
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東工大、ディープラーニングで日本最速となるAIスパコンを開発。この夏稼働へ - 02月23日(木)07:14 

数が凄すぎて頭が追いつかない。 東京工業大学(東工大)は、「TSUBAME3.0」と名付けられたスーパーコンピュータを今年7月末頃から稼働させると発表しました。 「TSUBAME」は、東京工業大学学術国際情報センターが2006年から運用しているスーパーコンピュータ。科学技術研究の促進を目的として運用され、今では同学内に留まらず、さまざまな研究機関・民間企業に利用されています。 東工大といえば、数日間かけて課題を解くプログラムを作成する、スーパーコンピュータを使った夏の電脳甲子園「SuperCon」を1995年から主催するなど、同業界ではおなじみ。2016年には、九州大学や富士通などと共同で、スーパーコンピュータ「京」のアルゴリズム最適化に参加し、国際的な性能ランキングである「Graph500」において世界一を獲得しています。 そして、気になるTSUBAME3.0の速さですが、16ビットの半精度以上で驚異の47.2ペタフロップス。科学技術計算において使われることの多い、高精度の64ビットでは12.15ペタフロップスとなりますが、それでもあのスーパーコンピュータ「京」を上回る世界最高レベルの性能だそうです。 TSUBAMEがさらにすごいのは、その「京」と比べ電気代等を含む費用が約30分の1程度で済むこと。同大の松岡聡教授は、TSUBAME3.0と2の併用で「京」の2倍の性能を...more
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GoogleのCloud PlatformがGPUをサポート - 02月22日(水)10:12 

3か月前にGoogleは、2017年の早い時期に、機械学習などの特殊なワークロードためにハイエンドのグラフィクスプロセシングユニット(graphics processing unit, GPU)のサポートを開始する、と発表した。2017年の早い時期とは今のことだから、Googleは言葉に違(たが)わず今日から、Google Cloud Platform上でGPUを使えるようにした。予想通りそれはNvidiaのTesla K80で、ユーザー(デベロッパー)はひとつのCompute Engineマシンで最大8つを動かすことができる。 GPUベースの仮想マシンを使えるのは当面、三つのデータセンター、us-east1, asia-east1, そしてeurope-west1だけだ。ひとつのK80コアに2496のストリームプロセッサーと12GBのGDDR5メモリがある(K80ボードには2つのコアと24GBのRAMがある)。 複雑なシミュレーションを動かしたり、TensorFlow, Torch, MXNet, Caffeeなどのディープラーニングフレームワークを使っているときには、計算力はどれだけあっても過剰ではない。GoogleがこれらのGPUインスタンスでねらっているのも、ハイエンドマシンのクラスタを常時動かして機械学習のフレームワークを駆動しているようなデベロッパーだ。このGoogl...more
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AlpacaがNVIDIA Inceptionプログラムの日本パートナーに選定 - 02月21日(火)10:59 

[Alpaca] [画像: https://prtimes.jp/i/15818/10/resize/d15818-10-358720-0.jpg ] NVIDIAが開発するGPUは現在のAI技術を支える深層学習(ディープラーニング)を行う上で、その計算のために欠かすことができない計算ユニ...
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そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門|ferret [フェレット] - 02月24日(金)00:05 

そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門|ferret [フェレット]ライター・コラムニスト。デザインやテクノロジー、マーケティングやライフハック系の記事が得意。2016年からferretでも記事の執筆を開始。Twitterでも面白いWebサービスなどを紹介しています。よろしければそちらもチェックしてみてください。 >> 著者詳細はこちら 最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどの キーワード とともによく耳にす...
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東工大、ディープラーニングで日本最速となるAIスパコンを開発。この夏稼働へ|ギズモード・ジャパン - 02月23日(木)07:27 

東工大、ディープラーニングで日本最速となるAIスパコンを開発。この夏稼働へ|ギズモード・ジャパンガジェット 動画 企業 ニュース アップル製品 PC 携帯電話 サイエンス iPhone 乗り物 アップル Web レポート アート ゲーム 映画 カメラ Android インテリア スマートフォン エンターテインメント AV機器 イベント ファッション 宇宙 iPad グーグル ソフトウェア 人物 EC タグ一覧へ このメールマガジンでは、テクノロジーやサイエンス、それに紐づくカルチャーの情報を...
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少ない学習データでも高精度で文字認識 富士通が開発、ディープラーニングを効率化 - 02月22日(水)17:51 

富士通が、中国の古文書文字を画像認識するディープラーニング技術を改良。従来よりも少ない数の学習データでも高精度で認識できるという。
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そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門|ferret [フェレット] - 02月21日(火)11:20 

そういうことだったのか!と思わずうなずく「機械学習」超入門|ferret [フェレット]ライター・コラムニスト。デザインやテクノロジー、マーケティングやライフハック系の記事が得意。2016年からferretでも記事の執筆を開始。Twitterでも面白いWebサービスなどを紹介しています。よろしければそちらもチェックしてみてください。 >> 著者詳細はこちら 最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどの キーワード とともによく耳にす...
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Magic Leapがスイスを拠点とするDacudaの3D部門を買収 ― ヨーロッパ進出は同社初 - 02月20日(月)12:22 

AR分野のスタートアップであるMagic Leapは、これまでに14億ドルを調達しているものの、いまだにプロダクトをリリースしていない。そんな同社は、コンピュータービジョンとディープラーニング事業の拡大とヨーロッパへの進出を狙い、同社2度目となる買収を行ったことが確認された。 Magic Leapは、チューリッヒを拠点とするコンピュータービジョン分野のスタートアップ、Dacudaの3D部門を買収したことが明らかとなった。Dacudaがこれまでに注力してきたのは、コンシューマー向けのカメラで利用する2Dおよび3Dイメージングのアルゴリズムだ(カメラだけではなく、カメラが搭載されたデバイスであればどんな物にも適用可能)。「ビデオを撮るのと同じくらい簡単に3Dコンテンツをつくる」ということだ。 DacudaはWebサイト上の短いプレスリリースで今回の買収を発表している。それによれば、Dacudaの3Dチームは全員Magic Leapに移籍し、創業者のAlexander Ilic氏はMagic Leap Switzerlandを率いることになるという。 「Dacudaは無事、当社の3D部門をMR分野のリーディング企業であるMagic Leapに売却しました。Dacudaの3Dチームは全員Magic Leapに移籍し、同社初となるヨーロッパでのプレゼンスを築いていきます。Magic Leap...more
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ディープラーニング深層学習()とは、多層構造のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、)の機械学習の事。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている。概念・手法は1980年前後からあったが、2010年代に画像認識などから急速に盛り上がり、三度目の人工知能ブームと言われる。第三次ブーム以後は、機械学習は単なる流行を超えて社会インフラとして広く定着して行った。コグニティブコンピューティングの核となる技術でもある。

概要

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や、「たった一つの学習理論()」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す。

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。

特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数であ...

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