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Machine Learning の調査: Google のニューラル・ネットワークが、機械学習を身近なものに変えていく

Posted in AI ML, Google, On Monday by agilecat.cloud on June 20, 2016
Machine Learning: Google’s Open-Source TensorFlow Platform Targets Deep Learning
By Dick Weisinger – June 14th, 2016
http://formtek.com/blog/machine-learning-googles-open-source-tensorflow-platform-targets-deep-learning/
_ formtek
In November 2015, a group within Google called ‘Google Brain’ introduced an open-source API called TensorFlow for numerical computing and managing deep learning and artificial intelligence tasks like speech and image recognition.  TensorFlow can be deployed on anywhere from one to a distributed set of CPUs or GPUs.
 
2015年11月のことだが、Google 内のグループが、 TensorFlow と呼ばれるオープンソースの API を、Google Brain に導入している。それは、音声や画像の認識といった、ディープ・ラーニングと人工知能のタスクを、処理/管理するためのものである。TensorFlow は、あらゆる場所にディプロイできるものであり、また、CPU や GPU の分散型セットを次々に接続していくものでもある。
 
Klimt_7Matthew Zeiler, founder of AI service Clarifai, said that “Neural nets are getting used everywhere these days… Deep learning is a huge opportunity right now because it enables developers to create applications in a way that was never possible before. Neural networks are a new way of programming computers … It’s a new way of handling data.”
 
AI サービサー Clarifai の Founder である Matthew Zeiler は、「最近では、各種のニューラル・ネットが、あらゆる所に展開されている。そして、ディープ・ラーニングがデベロッパーに大きなチャンスを提供するのは、以前には不可能であった方法で、アプリケーションの開発が可能になるからだ。ニューラル・ネットワークは、コンピュータ・プログラミングの新しい方法であり、また、データ・ハンドリングの新しい方法でもある」と述べている
 
With TensorFlow, tasks are broken down into a dataflow-graph representation.  The nodes of the graph represent CPUs or GPUs that perform the computations.  The edges of the graph represent the flow of the data between the nodes.  The data is organized as large multidimensional arrays or tensors that flow into and out of the processing nodes, which is the reason for the name ‘TensorFlow’.  TensorFlow itself is written in C++, but processing at the nodes is performed in Python.
 
TensorFlow では、それぞれのタスクが、データフロー・グラフの表現に分解される。このグラフのノードは、計算を行う CPU や GPU 表す。そしてグラフのエッジは、ノード間のデータの流れを表す。巨大で多次元な配列またはテンソル (Tensor) として編成されるデータは、それらの処理ノードの入出力を介して流れていく。したがって、TensorFlow という名前がつけられている。TensorFlow 自体は C++ で記述されているが、それぞれのノードにおける処理は Python で処理される。
 
Greg Corrado, a senior search scientist at Google, said that “machine learning is the secret sauce for the products of tomorrow.  It no longer makes sense to have separate tools for researchers to use machine learning and people who are developing real product. There should be one set of tools that researchers can use to try out their crazy ideas. And if those ideas work they can move them directly into products without having to rewrite them.”
 
Google の Senior Search Scientist である Greg Corrado は、「機械学習は、明日のプロダクトのための秘密の調味料である。もはや、実際のプロダクトを開発する人々が使用するツールと、研究者が使用するツールを別けて考えることは、機械学習の世界では意味が無くなっている。もちろん、クレージーなアイデアを試すために、研究者が使用するツール・セットがあるべきだ。しかし、そのアイデアが証明されたなら、もはやコードを書き換えることなく、実際のプロダクトに反映できるようになっている」と述べている
 
Michael A. Cusumano, a professor at MIT, told the New York Times that “the software itself is open source, but if this is successful, it will feed Google’s money-making machine.  There are so many applications of machine learning to the bread and butter of what Google does.”
 
MIT の Professor である Michael A. Cusumano は、「このソフトウェア自身はオープンソースだが、もし Google が成功するなら、キャッシュを生み出すマシンにもなっていく。つまり、数多くの機械学習アプリケーションが生まれることが、Google の考える収益源が実現されていくのだ」と、New York Times に語っている。
 
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On Mondayクラウドが進化/成熟していくと、こんなことも可能になるのだと思わせてくれる、とてもステキな話ですね。この Tensor ですが、文中には音声や画像の認識が目的と書かれているので、バイオメトリック認証などにも利用されるのでしょうかね? Citibank Singapore では、m-wallet にボイス・プリントというものを導入し、ユーサーが利用する度に、つまり、新たな音声が入力される度に、データを更新していくようです。この場合は、膨大なデータが相手では有りませんが、不正なアクセスなどを検知した場合には、蓄積されている膨大なデータとの照合が、これからは瞬時に実現されるのでしょう。クラウド新時代という感じですね! _AC Stamp
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