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)

品質検査や故障予知など
製造業でのディープラーニング活用、足踏みせずに実現するための最適解は?
「ディープラーニング(深層学習)」の活用に踏み出そうとする動きが広がっているが、自社で実装するにはハードルも高い。どうすればディープラーニングの恩恵をスムーズに享受できるのか、その最適解を探ってみたい。(2019/5/24)

データ管理者が知っておきたい
GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?
GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。(2018/4/10)

先駆者として伝えたいこと
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論
深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。(2018/9/12)

ライバル2社が手を取り合う
AmazonとMicrosoftが予想外の共同開発、深層学習「Gluon」と激突するのは?
AmazonとMicrosoftが提供する深層学習のライブラリ「Gluon」は、クラウド環境で機械学習をより簡単に利用できるようにするものだ。大手2社の提携は、機械学習や深層学習に取り組むことの重要性を象徴している。(2017/11/9)

AIは先進的パートナーだ
ディープラーニング(深層学習)が人から奪う作業、人を超えない作業の違い
人工知能(AI)は既に遠い未来の技術ではなく、徐々に日常生活に浸透して来ている。仕事を奪われるといった否定的な意見も多いようだが、まずAIは何が得意か何を任せられるのかを理解しよう。(2017/10/3)

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)

Kubernetesで分散学習
Kubernetesベースのディープラーニング環境「Nauta」
Intelがオープンソースのディープラーニングツール「Nauta」を公開した。Nautaでどのようなことができるのだろうか。(2019/4/18)

学習モデルのチップ書き込みが容易に
Intelの新しいツールキット「OpenVINO」は深層学習のビジネス利用を促進する?
インテルの新しい開発キットは、CPUや他の種類のチップで深層学習するハードルを下げようとしている。動画データから多くの情報を容易に抽出できるようにすることが狙いだ。(2018/8/14)

デル株式会社提供ホワイトペーパー
SNSの投稿を瞬時に解析、“ニュース革新”を支えるディープラーニング運用基盤
SNSに投稿された事件・事故・災害の動画や画像を収集/解析し、ニュース素材として配信するサービスを提供するSpectee。膨大なデータを瞬時に解析し、カテゴライズするその技術を支える、同社のディープラーニング運用基盤とは?(2019/4/2)

ディープラーニングツール概説(前編)
Google、Microsoft、Facebookのディープラーニングフレームワーク
ディープラーニングプログラムを一から構築することも可能だが、既存のフレームワークやラッパー、周辺ツールを使うことでより迅速かつ容易に開発できる。まずは大企業が提供する主要なツールを簡単に紹介する。(2019/1/16)

ディープラーニングツール概説(後編)
ディープラーニング用周辺ツールの充実にも注目
TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークばかりが注目されるが、ディープラーニングを支援する周辺ツールにも注目したい。今後さらに多くのツールが誕生することだろう。(2019/1/31)

デル株式会社提供ホワイトペーパー
会社の生命線はオンプレミスで――モルフォのディープラーニング用サーバ運用術
ディープラーニングを用いたソフトウェア開発に取り組むモルフォ。同社では研究/開発/企業情報といった3システムでサーバを活用しているが、その多くをオンプレミスで運用し、オールクラウドにはなっていないという。その理由とは?(2019/4/2)

Computer Weekly製品ガイド
ディープラーニングによる非構造化データの徹底活用
ディープラーニングは、「顧客を理解する」というカスタマーインサイトチームの目標達成を支援できる。(2018/7/2)

日本腎臓学会のテキストマイニング事例
医師が論文検索に「TensorFlow」活用、人間なら心が折れる作業も深層学習で効率化
医師が診療ガイドラインを策定するための論文検索に深層学習を活用した。用いたのはGoogleが開発した「TensorFlow」。人間の労力を減らし、人間が見落としていたものを発掘するなどの効果が得られた。(2018/1/11)

【PR】TechTargetジャパン・キーマンズネット会員 共同アンケート
「AI/ディープラーニング」に関するアンケート
本アンケートでは、勤務先での「AI/ディープラーニング」関連製品の導入を予定/検討されている方を対象に、その利用目的や導入上の課題などについてご意見を伺い、主催者による今後の情報提供の貴重な資料といたします。(2018/9/19)

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)

GCPも活用、ディープラーニングでぶつかった4つの壁
TensorFlowを独自に学習 無人店舗化を目指すクリーニング店のAI事例
九州でクリーニング店を営む田原大介氏は、独学で「TensorFlow」を学び、ディープラーニング技術を駆使して衣類を自動認識できる無人店舗作りに挑戦している。(2018/5/23)

北米放射線学会(RSNA 2017)トピックス
「価値に基づく画像診断」にはAIを使いこなす放射線科医が不可欠 AIへの熱狂と現実
第103回北米放射線学会(RSNA 2017)では、人工知能(AI)と深層学習(ディープラーニング)が注目を集めていた。PACS(医用画像管理システム)やVNA(Vendor Neutral Archive)も相変わらず関心の高い話題だった。(2018/1/10)

AI育成時に見落としがちな課題
「使えるAI」はこう作る 〜ディープラーニングの実力を引き出すポイント
AI活用が広がる一方、ディープラーニングのための教師データの作成やコンピュータの計算速度などユーザーがぶつかる課題は多い。先端のAI開発現場から解決の糸口を知る。(2017/9/26)

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)

画像認識はどこまで進んでいるのか
人気セミナーで見えてきたAI、画像処理、ディープラーニングの「今とこれから」
かつては「未来の技術」として遠い存在だったAI関連技術。現在では身近なところにまで活用が進んでいる。本稿では人気セミナーの講演内容を紹介し、AI関連技術の今とこれからについて考える。(2019/1/17)

顔認証テクノロジーの可能性
「感情分析で人事部に本音が筒抜け」、未来の職場はちょっと不気味?
深層学習(ディープラーニング)システムでは、人間の目で判別できない顔の不随意反応を分析できる。人事部の担当者はその結果を利用し、あなたが社風に合うかどうかを見極めることが可能になる。(2018/1/31)

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)

AIはパターンマッチングを超えられるか?(前編)
パターンを学習する「機械学習」でできること、できないこと
機械学習、深層学習は与えられたデータセットからパターンを学習し、パターンマッチングを行う。実務分野に応用されて成果を出す一方で、機械学習がうまく適用できない分野も見えてきた。(2018/8/24)

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(2017/5/23)