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Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research

2018/12/20 149 users 深層学習入門教材 Google Colaboratory

PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、... 続きを読む

ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research

2018/12/03 327 users Optuna OSS パラメータハイパーパラメータ挙動

ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。公式ページ公式ドキュメントチュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータの... 続きを読む

DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて | Preferred Research

2018/06/21 107 users レポジトリメノウ github.com ONNX形式動機

Python以外も使いたくないですか？特にDeepLearning界隈で． Menoh開発者の岡田です．この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します． Menohのレポジトリ： https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh（メノウ）は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリで... 続きを読む

Preferred Networks における研究活動 | Preferred Research

2018/06/08 186 users Preferred Networks pfn 研究活動境界

こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を... 続きを読む

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されている AIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、Face... 続きを読む

深層強化学習ライブラリChainerRL | Preferred Research

2017/02/20 159 users Chainer pfnet github.com ライブラリ

Chainerを使った深層強化学習ライブラリChainerRLを公開しました． https://github.com/pfnet/chainerrl PFNエンジニアの藤田です．社内でChainerを使って実装していた深層強化学習アルゴリズムを”ChainerRL”というライブラリとしてまとめて公開しました．RLはReinforcement Learning（強化学習）の略です．以下のような最近の... 続きを読む

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

2015/09/10 788 users 画風アルゴリズム松元 Chainer mattya

Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic... 続きを読む

巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） | Preferred Research

2015/08/12 245 users ディープラーニングパネルディスカッションスムージー未来

比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。なぜなら、この業界の有名人が多数参加していて、かつとても興味深い内容だからです。そのパネルディスカッションは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議、ICML内のディープラーニングワークショップでの企画でした。オリジナルのブログはBrief Summar... 続きを読む

分散深層強化学習でロボット制御 | Preferred Research

2015/06/10 341 users ロボット制御ニューラルネット松元ブレーキ見どころ

新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！まずはこの動画を御覧ください。以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最... 続きを読む

分散深層強化学習でロボット制御 | Preferred Research

2015/06/10 341 users ロボット制御ニューラルネット松元ブレーキ見どころ

Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research

2015/06/09 555 users フレームワーク Chainer ニューラルネット戦場本日

こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持ってい... 続きを読む

オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ | Preferred Research

2015/04/06 163 users オンライン機械学習海野徳永発売岡野原

お久しぶりです。徳永です。講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW,... 続きを読む

技術と時機 | Preferred Research

2014/10/21 341 users 時機技術

2000年前後、クラウドという言葉が立ち上がった時、クラウドビジネスを立ち上げた企業の多くは失敗しました。（例：opsware 彼らはその後システム運用ツール提供で生き残ることができました）。クラウドという言葉はそれ以降あまり聞くことはなくなりました。2006年GoogleのErick Schmidtがクラウドという言葉を再登場させ、AmazonがAWSを提供開始します。それ移行クラウドは爆発... 続きを読む

100倍で考える | Preferred Research

2014/10/06 179 users Wired DWH 100倍物事分野

私が最近強く印象に残った言葉が10倍で物事を考えるです[wired]。これが私の記憶の中で拡大解釈され、今は100倍で物事を考えるようになっています。「100倍」というのは一見すると不可能なことの例えのように思えますが、決してそんなことはありません。どの程度現実的か例をあげて考えてみましょう。 DWH（DBと考えても良いです）という分野を考えてみます*1。 *1 この分野は専門家ではないので... 続きを読む

100倍で考える | Preferred Research

2014/10/06 179 users Wired DWH 100倍物事分野

異常検知の世界へようこそ | Preferred Research

2013/01/17 187 users 検知 PFI Jubatus 感慨目玉

比戸です。先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータ... 続きを読む

機械学習と自然言語処理とビッグデータ | Preferred Research

2012/12/25 136 users 岡野原インフラクラウド我々講演資料

岡野原です。情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目して... 続きを読む

ニューラルネットの逆襲 | Preferred Research

2012/11/01 630 users ニューラルネット逆襲

岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7, 8段と深いニューラルネットを使う学習手法です．すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます. 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], ... 続きを読む

数学に近い分野の情報収集 : Preferred Research

2012/05/08 321 users 文献大野大学院数学雑誌

はじめに大野です。今回は数学に関する情報入手方法について、自分が知っている範囲でお話をしようと思います。特に4月に大学や大学院に入学した方や、数学の勉強を始めたいけれど何から始めればよいかわからないという方などを想定して紹介していこうと思います。数学に限らないかもしれませんが、勉強をしようとすると解決すべき問題が色々と生じます。そもそも文献（本・講義録・雑誌）はどこにあるのか文献はあるけれ... 続きを読む

大規模データ時代に求められる自然言語処理 : Preferred Research

2012/02/08 130 users 自然言語処理岡野原あたり後半言語処理

岡野原です。先日、東北大のJEITA講義で話をしてきました。大規模データ時代に求められる自然言語処理 View more presentations from PFI Marketing . 話の内容は、自然言語処理が実世界で具体的にどのように応用されているのか、またその時に感じた課題についてです。後半の「何が必要とされているか」、あたりの話からは私や会社が特に重点的に取り組んでいる事そのも... 続きを読む

Jubatusを公開しました : Preferred Research

2011/10/28 150 users Jubatus OSS NTT リアルタイム機械学習

先日、NTTと共同研究開発したJubatusを公開しました。 OSSで公開されてますので、興味がある方は使ってみるなり、ソースコードを眺めるなり、できればプロジェクトに参加していただけたらと思います。 jubatus pressrelease View more presentations from JubatusOfficial Jubatus（ユバタス）は、大規模分散上でリアルタイムで機械学習... 続きを読む

高速な安定ソートアルゴリズム “TimSort” の解説 : Preferred Research

2011/10/26 627 users ソートアルゴリズム std Sort Python 解説

先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデー... 続きを読む

モダン並列・並行プログラミング～ Concurrent Revisions による実装と現実～ : Preferred Research

2011/10/20 364 users 並行プログラミング実装並列弾丸並列プログラミング

本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保... 続きを読む

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