Facebookがディープラーニングツールの一部をオープンソース化

機械学習の世界では今、”deep learning”(ディープラーニング, 深層学習)という言葉が流行っている。それはGeoff Hintonなどの研究者が広めた技術で、彼は今Googleにいて、その前はMicrosoft Researchにいた。またYann LeCunなどの研究者は、コンピュータに物や人の話を認識させる、今よりももっと良い方法を模索している。

Facebookも、この分野にかなりの貢献をしていて、今日(米国時間1/16)同社は、機械学習のためのコンピューティングフレームワークTorch7プロジェクトの一部をオープンソースにする。Torchはこれまでも、大学の研究室や、Google、Twitter、Intelなどの企業で機械学習や人工知能のプロジェクトの中核として利用されてきた。

Facebookは今日、Torchを使っているディープラーニングプロジェクトを高速化するために最適化されている一連のツールを、ローンチする。たとえばその一つは、複数のGPUを同時に動かして学習ネットワーク(神経ネットワーク)の教育訓練を並列化する。また、今入手できる最速のコードの23倍速く、多くのディープラーニングシステムの中核であるconvolutional neural nets(畳み込みニューラルネット)を教育訓練できるツールもある。

さらにFacebookがローンチするツールの中には、Torchのそのほかの部分を高速化するものもある。それらの多くはデフォルトのツールの3倍から10倍速いそうだ。

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ディープラーニングは私たちが日常使うソフトウェアの多くが、直接あるいは間接(クラウドなど)に、徐々に利用し始めている。

たとえばGoogle+ Photosは、ユーザの写真ライブラリ中に画像を見つけるためにそれを利用している。そして先週のCESではNvidiaが、キーノートの時間の大半を費やして、ディープラーニングによるオブジェクトの同定により、車載カメラの能力がアップし、自動運転の実用化が早まる、という話をしていた。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))


テキストデータをニューラルネットで分析するAlchemyAPIが$2Mを調達, GoogleやIBM Watsonと競合

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AlchemyAPIが、その高度な学習テクノロジを一層充実させるために200万ドルのシリーズA資金を獲得した。その投資ラウンドの幹事会社はAccess Venture Partnersで、新資金は営業とマーケティング、社員増、そして新サービスのローンチに充てられる。同社の技術は、Webページやテキスト文書、メール、ツイートなどを読んで理解する人工知能技術だ。

ファウンダでCEOのElliot Turnerによると、同社の自然言語処理技術は、金融などの垂直市場(特定業種市場)で利用されており、たとえば証券会社では、Alchemyの技術でテキストを分析し、そこから得られる株価変動の兆候などを株取引のアルゴリズムに放り込む。同社はその技術を、APIサービスまたはデータセンターに据え付ける専用の装置として提供している。

2009年にローンチしたAlchemyは現在、世界の36か国で使われ、毎月30億のAPI呼び出しを処理している。これだけAPI呼び出しの多い同社を、Programmable Webは「APIの殿堂」(API Billionaire’s Club)に加えた。これで同社は、GoogleやFacebookやLinkedInなどが持つ希少なステータスを獲得したのだ。

Alchemyからの課金は、APIの呼び出しまたはトランザクションに対して行われる。呼び出しの90%は、トランザクションベースの支払形式だ。

Alchemyの技術はIBM Watsonに似ていて、顧客がデータ集合に対して質問を投げかけ、答を得るために利用する。ただしAlchemyは、数や量ではなくテキストの分析に特化している。同社は、そのためにニューラルネットの技術を利用している数少ない企業の一つだ。Googleはニューラルネットを脳のシミュレーション に利用しているが、Alchemyのように多様なデータ集合に対するクェリには使っていない。Alchemyの分析技術を使うと、たとえば膨大な量の法律文書から必要な情報を見つける、などのことができる。

Alchemyの技術はデータ分析の技術として画期的だが、しかし今後、IBMなどの超大手と互角に戦えるだろうか? ぼくは、十分に行けると思う。IBMはWatsonをSaaSとして提供していないが、AlchemyはSaaSをやっている。だから、どんな企業でもその技術を利用できる。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))