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))


まだ生きてる代替ブラウザTorch, 立ち上げ1年でユーザ数1000万を突破

ブラウザの選択肢のずっと下の方は、Rockmeltのような落伍者の死屍累々だが、中にはMicrosoftやMozilla、Googleなどの影にひっそりと隠れて生き延びている者もいる。Maxthonもその一つの例だが、これまで話題にもならずに着実にユーザを増やし続けているのがTorchだ。同社によれば、立ち上げから1年後で、アクティブユーザ数はMacとWindows合わせて1000万を超えた、という。

TorchはChromiumをベースとするブラウザだが、このほど新バージョンをローンチし、ダウンロードアクセラレータが新たに加わり、Torch Music サービスの大型アップデートが行われた。これは主に、YouTubeとVevoから音楽を配信するサービスだ。ユーザの視聴履歴や位置やFacebookの友だちの好みに基づくリコメンデーション機能があり、データベースには約500万曲を集めている。

Torch Musicは元々別立てのサービスだったが、今ではブラウザの一機能へと落ち着き、ウィジェットをクリックして曲の検索、ポーズ、スキップなどができる。

Torchの新機能であるダウンロードアクセラレータは、初期の遅い接続の時代にはどのブラウザにもあったが、今ではおぼえている人すら少ない。しかし、今でもところによっては遅い、あるいは不安定な接続があるから、決して無意味ではない。

このほか、BitTorrentクライアントとメディアグラッバーがブラウザの機能としてあり、埋め込みビデオのファイルをダウンロードできる。便利な検索はドラッグ&ドロップで使用でき、また共有ツールは大きなボックスからFacebookやGoogle+やTwitter、Pinterestなどへリンクを共有できる。検索サイトも、GoogleやWikipediaなどから選べる。

Torch BrowserのMacバージョンは1か月前にローンチしたばかりだから、今のところユーザの大半はWindows上だ。TorchはChromeのブックマークを簡単にインポートするから、乗り換えも簡単だ。ChromiumベースだからChromeのエクステンションもそのまま使えるはずだが、ただしGoogleの最新リリースの一世代前をベースにしているようだ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))