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ディープラーニングを本番環境へ導入する方法
TwitterやSpotifyがディープラーニング(深層学習)の活用で重視していること
ディープラーニング(深層学習)モデルを本番環境に導入して、ビジネスに良いインパクトを与えようとするなら、モデルの設計やテストのような基本事項に目を向けることが重要となる。(2017/8/14)

データ量やアプローチに注目
深層学習と機械学習の違いとは? 実例で分かるその活用
深層学習は従来の機械学習と似ているが、モデル構造と出力の点で大きく異なる。専門家が解説する。(2017/5/31)

データサイエンティストたちが注目
Twitterも使っている「深層学習」ツール、普及の鍵は?
多くの企業では、これまでに収集してきたあらゆる非構造化データを活用する方法を探している。深層学習アプリケーションがこのような企業の要求を満たす一助となるかもしれない。(2016/7/4)

より人間らしいAIの実現へ
ディープラーニングは“黒歴史”を乗り越えられるか
ディープラーニング(深層学習)がAIコミュニティーを席巻している。Microsoftのエリック・ホービッツ氏とFacebookのヤン・ルカン氏が、この種の機械学習がなぜ極めてエキサイティングなのかを解説。(2015/12/15)

アプリケーション開発に変化も
GPUがけん引する“ハード黄金時代”、ディープラーニングやAI処理で需要高まる
GPU技術はかつて主にゲーマーが関心を持つ分野だったが、今では新型GPUがシステムに搭載され、ディープラーニングやAIアプリケーションの実行に使用されるようになっている。(2017/1/13)

オススメはGPU
小さな投資で今すぐ始めるディープラーニング
ディープラーニングのビジネス活用が現実化している。潤沢なIT予算があるわけではないけれど乗り遅れたくもないという企業が手軽にこの分野に取り組むための選択肢を探る。(2017/4/13)

製造や金融、サービス業など広がる事例を紹介
ディープラーニングの業務利用、あのAI技術はなぜ結果を出すのか
人工知能(AI)技術が急速に普及し始めている。特に注目されるのがディープラーニングの適用。どのような課題を解決し、ビジネスに役立っているのか。最新情報をお伝えする。(2017/8/2)

非構造化データの分析に
ビッグデータ分析の隠れた本命、「深層学習」の底力とは?
複雑な解析問題を扱うために設計されている深層学習ソフトウェアは非構造化データを扱うときに最も効力を発揮する。(2016/8/1)

コンサルティングファームのDeloitteがレポート
深層学習が引き出す非構造化データの“暗黒面”の力とは?
コンサルティング企業のDeloitteが新しく公開したレポートによると、非構造化データとその他のいわゆる「ダークデータ」を分析することで、大きなビジネス価値を得られる可能性があるという。(2017/5/16)

【期間限定】オンラインセミナー
ディープラーニング&SparkでGO! GO! AI環境構築のヒント 一挙公開!
(2017/5/23)

オンラインセミナー「ディープラーニングとSparkでGO!」
ディープラーニング、Sparkによるデータ活用の始め方と、環境構築に最適な基盤の選び方
(2017/2/9)

分散ディープラーニングを実現
Yahoo!がSpark/Hadoop環境で使える「TensorFlowOnSpark」をリリース
Yahoo!の機械学習チームが、分散ディープラーニングに対応したTensorFlowである「TensorFlowOnSpark」を公開した。TensorFlowOnSparkが必要な背景を解説する。(2017/4/12)

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