今週のAI・データサイエンス界隈のニュースまとめ #1 (2019/2/28 - 3/3)
WEEKLY人工無脳さんに影響を受け、私も今週あったニュースに対してコメントをつけた記事を毎週日曜日に発信していこうと考えています。ただ対象とするニュースは一般的なニュース記事より少しニッチなものをとりあげていこうと思います。
1. Andrew Ng先生がCourseraにて「AI For Everyone」講座を公開開始
Andrew Ng先生と言うとCourseraのMachineLearningコースの講師で有名ですね。そのAndrew Ng先生がCourseraにて非エンジニア向けの新しい講座を開講したようです。その名も「AI for Everyone」、組織でAIをうまく使いこなすにはどうすればよいかという点で様々な内容を語ってくれるようです。具体的な内容はこちらから引用します。
- The meaning behind common AI terminology, including neural networks, machine learning, deep learning, and data science
- What AI realistically can--and cannot--do
- How to spot opportunities to apply AI to problems in your own organization
- What it feels like to build machine learning and data science projects
- How to work with an AI team and build an AI strategy in your company
- How to navigate ethical and societal discussions surrounding AI
ディープラーニング、機械学習などの言葉の意味、AIが現実的にできること・できないこと、自社でAIチームと共にAI戦略を構築する方法など、主に技術的な話というよりマネージメント・ビジネスよりの話をしてくれるようですね。確かに非エンジニア向けのようですがAIのことよくわからないというエンジニアの方の入門にも良さそうですね。
ここからは上記講座の4週あるうちの1週目を受講してみた感想ですが、AI・MLプロジェクトに対する問題への解決方法がうまく言語化されているなと思いました。例えば機械学習を用いた問題が実行可能・不可能かの基準として、「単純な概念であるか、1秒未満で我々が結論を出せるか」ということを提示されていました。確かに自動運転で使われる物体認識の技術は我々人間からすると、瞬時に人間や車、障害物を見分けることができる、この理論からすると適用可能な問題であるということがわかります。
このような内容がテーマごとに約10分程度の動画でまとまっており、隙間時間に受講すればだいたい2－3週間程度受講完了する量となっております。興味のある方は受講してみてはいかがでしょうか。
2. AI構築プラットフォームMatrixFlowの事前登録開始
以前ユーザーテストに参加させて頂いたMatrixFlowがとうとうサービスへの事前登録が開始されたようです。こちらのMatrixFlowですがプログラミングせずに機械学習・深層学習のモデルを作成することができるという点を売りにしているサービスで、着実にAIの民主化、誰でもAIを触れるようになる時代が来ているなという印象を受けました。
またMatrixFlowの事前登録ニュースの少し前に、GAUSS社と業務提携を行い新機能の「AutoFlow」が提供されたようです。このAutoFlowなんですが機械学習のアルゴリズムの選定とハイパーパラメータのチューニングを自動でやってくれるサービスとあり個人的にとても気になっています！
MatrixFlowに似たサービスとしてSonyが2017年にリリースしたNeural Network Consoleがありました。こちらは深層学習専用のサービスで当時無償で提供を開始したことでだいぶ話題になり知名度を得たなという印象があります。その後サービス利用と研修、テクニカルサポートをパックにしたものを売り出し、AIを導入したいんだけどどうしたらいいかわからないという人たちをうまく取り込んだなと思いました。
MatrixFlow自体後発のサービスということもあり出遅れ感が否めないですが今後上記のような新規性のある機能をリリースして顧客を取り込んでいくのだと思います、今後のMatrixFlowの動向に注目したいですね。
3. 手の動きを入力に使ったリアルタイム画像生成
TwitterのTLに流れてきた面白いAI×アートの作品例の一つだと思います。おそらく手の動きを検知してそれに合わせた潜在変数を生成してGANに入力として渡し、画像を生成しているのだと予想します（間違っていたらコメントで指摘してもらえると助かります）
4. 打倒OpenPose！wrnchAIの紹介
FPSバグってるのでは？と思いましたがマジらしいです。どうやらiPhone対応もしているのでスマホひとつでバスケのシュートポーズの解析や野球のバットスイングポーズの解析などが行えるのではないかと。ただしOpenPoseと違ってOSSなプロジェクトではないのでとりあえず使ってみるにはwrnchへ連絡を取る必要があるようです。
おまけ
最初のニュースで紹介したAndrew Ng先生ですがこちらのニュースの少し前に赤ちゃんが無事誕生されたようです、ご誕生、ご出産おめでとうございます。
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