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ロイヤル社会研究発見英国公共主 機械学習 について楽観的です|Royal Society study finds UK public mostly optimistic about machine learning

by opendata • 2017年4月27日

オープンデータ関連のニュースです。

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王立協会は、ガーディアンによってレポートによると英国の公的、ほとんど人工知能技術について楽観的なことがわかる新しい研究を公開しています。 王立協会に代わってイプソス森が実施した研究は、皆の利益になる方法で、技術を開発することができますどのように同様次の 5 から 10 年に機械学習の潜在性に洞察力を提供します。 ほぼ調査回答者の 3 分の 1 は、36% は、リスクとベネフィットのバランスと考えている機械学習のリスクが利益を上回ることを信じる。 調査結果は, 機械学習のサポートを提供、それは技術が使用されるかに依存します。
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English

The Royal Society has published a new study that finds that the UK public are mostly optimistic about artificial intelligence technology, according to a report by The Guardian. The research, which was conducted by Ipsos Mori on behalf of the Royal Society, provides insight into the potential of machine learning over the next five to 10 years, as well as how the technology can be developed in a manner that benefits everyone. Nearly one-third of survey respondents believe that the risks of machine learning outweigh the benefits, while 36 percent believe that the risks and benefits are balanced. The findings provide support for machine learning, but it depends on what the technology would be used for.
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なぜビデオ出版社は、人工知能、機械学習、ビッグデータに追いつくために必要があります。|Why Video Publishers Need to Keep Up With AI, Machine Learning, and Big Data

by opendata • 2017年4月27日

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管状の洞察力の家てい読者が今日に取り組むつもりのトピックでおたく: オンライン ビデオ、インターネット マーケティング業界どのように人工知能、機械学習、大きなデータを transmogrifying します。しかし、右脳の読者も、このコラムを読む必要があります。なぜでしょうか。YouTube、しかしまた 130 万 YouTube クリエイターやメディア企業国立広告主はこの生態系全体を実行可能にする人をリード 200 と同様に、10,000 以上の有効期間ビューに直面しているだけではなくブランド安全大騒ぎを解決する私たちの全体の脳を使用する必要があるので。だから、いくつかの用語を定義することによって開始させてください: 今、AI はインテルと他のバンディの用語。Google が随時用語を使用します。
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English

Left-brained readers of Tubular Insights will geek out at the topic that I’m going to tackle today: How artificial intelligence, machine learning, and big data are transmogrifying the online video and internet marketing industries. But our right-brained readers need to read this column, too. Why? Because we’re going to need to use our whole brain to resolve the brand safety brouhaha that not only faces YouTube, but also the 1.3 million YouTube creators or media companies with more than 10,000 lifetime views as well as the 200 leading national advertisers who make this whole ecosystem viable. So, let me begin by defining a few terms: Now, AI is a term that Intel and others bandy about. And Google has used the term from time to time.
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新しいシステムは、深い学習 によるつぶやきに憎悪のスピーチを検出します。|New system detects hate speech in Tweets via Deep Learning

by opendata • 2017年4月27日

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日本語

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IIIT-Hyderabad’s Informational and Retrieval Extraction Lab (IREL) has devised a system that can detect the presence of hatred in Tweets The majority of tweets are sent as communication, advertising or offering kind words. Unfortunately, a minority are sent with more nefarious intentions, to spread hate. Could these kinds of tweet become things of the past? A new method of detecting elements of hatred in tweets has been devised. IIIT-Hyderabad’s Informational and Retrieval Extraction Lab (IREL) has looked into this problem and come up with an automated system that uses Artificial Intelligence chatterbots to detect the presence of hate speech in tweets. These chatterbots can pick up on instances of racist or sexist speech, abusive language and flag offensive content.
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9 のキー思考方法の機械学習、医療は影響 深い学習|9 key thoughts on how machine learning and deep learning will affect healthcare

by opendata • 2017年4月27日

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Artificial intelligence is becoming more important in the healthcare space. Data gathering for machine learning and deep learning capabilities have immense possibilities to improve diagnostics, care pathway creation and reproducibility in surgical procedures to ultimately achieve better clinical outcomes. The technology can also assist physicians with generating reports and administrative responsibilities, giving them more time to spend with patients. Here, nine clinical care and health IT company executives discuss how they expect machine learning and deep learning to improve healthcare in the future. Waqaas Al-Siddiq. Founder and CEO of Biotricity (Redwood City, Calif.).
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AiDoc は、AI 搭載の医用画像解析ソフトウェアの $7 M を発生させます。|AiDoc raises $7M for AI-powered medical image analysis software

by opendata • 2017年4月27日

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While medical imaging technologies have gotten more sophisticated and commonplace over the years, the number of available radiologists or clinicians to read things like CT scans or MRIs haven’t increased accordingly. But tools that leverage machine learning have gotten smarter, and engineers believe they could play a vital role in alleviating the high demands on human medical image interpreters. That’s the idea behind Israel-based startup AiDoc. Flush with a new $7 million in funding in a round led by Tel Aviv VC firm TLV Partners, the startup is working to take its artificial intelligence-powered medical imaging tool into clinics to help radiologists work through their case load faster.
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地球汚染・自然災害 AI やニュース画像のマッピング|Mapping Global Pollution And Natural Disasters Through AI And News Images

by opendata • 2017年4月27日

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私に興味を持っているものの 1 つ深い学習イメージ アルゴリズムのカタログについてのほとんど毎日ニュースや世界の隅々 から生成されるソーシャル メディア イメージの信じられないほどのボリュームをスケールによって行くし、本質的に起こっている瞬間のライブ地 truthed カタログを生成する世界を見るにできることです。災害への対応と環境モニタリングのための特に関心の洪水、干ばつ、スモッグ、ごみ、破壊、暴力、その他継続的な地面および空気汚染や突然の自然災害の指標の画像を認識するこのようなアルゴリズムの能力です。
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One of the things that has intrigued me the most about deep learning image cataloging algorithms is their ability to watch the world go by at scale each day through the incredible volume of news and social media images that are generated from every corner of the world and essentially generate a live ground truthed catalog of what’s happening moment by moment. Of particular interest for disaster response and environmental monitoring is the ability of such algorithms to recognize imagery of flooding, drought, smog, litter, destruction, violence and other indicators of ongoing ground and air pollution and sudden natural disasters.
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大学 H のつぶやき憎しみ音声検出器を開発します。|IIIT-H develops hate speech detector in Tweets

by opendata • 2017年4月26日

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マイクロブログのサイトは最近では非常に有名になっている、Twitter は 1 つ最もよく使われるマイクロブログの人々 のほとんどを体験このプラットフォームで憎悪のスピーチ。大学ハイデラバードが来ているつぶやきで憎悪のスピーチを検出することができます人工知能おしゃべりボットを使用して新しい開発と彼らは自然言語処理を適用することによってスクリーニング機構を開発しているし、検出できる人工知能のおしゃべりロボットを使用して自動化されたシステムを開発するためのセマンティクスのつぶやき憎悪します。 今のところ彼らは暴言、性差別や人種差別的な演説やフラグ違反コンテンツを検出することができます。これは自動的にそのようなコンテンツのフィルタ リングだけでなく、ユーザー生成を通じて問題のルートにコンテンツを取得する国民感情も分析に特に便利です。
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Microblogging sites have become very famous in recent days and Twitter is one of the most used microblogging most of the people experience hate speech on this platform. IIIT-Hyderabad has come up with a new development using Artificial Intelligence chatter-bots that can detect hate speech in tweets They have developed the screening mechanism by applying natural language processing and semantics to develop an automated system using Artificial Intelligence chatter-bots that can detect hate speech in tweets. As of now they are able to detect abusive language, sexist and racist speech and flag offence content. This is especially useful in not only automatically filtering such content, but also analysing public sentiment to get to the root of the problem through user generated content.
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エッシャーは効率的な FPGA 深い学習 のためバッチ処理ラインを消去します。|Escher Erases Batching Lines for Efficient FPGA Deep Learning

by opendata • 2017年4月26日

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Aside from the massive parallelism available in modern FPGAs, there are other two other key reasons why reconfigurable hardware is finding a fit in neural network processing in both training and inference. First is the energy efficiency of these devices relative to performance, and second is the flexibility of an architecture that can be recast to the framework at hand. In the past we’ve described how FPGAs can fit over GPUs as well as custom ASICs in some cases, and what the future might hold for novel architectures based on reconfigurable hardware for these workloads.
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人工知能は、結核の診断を助けることができます。|Artificial Intelligence Could Help Diagnose Tuberculosis

by opendata • 2017年4月26日

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人工知能モデル ヘルプ画面としばしば放射線科医へのアクセス制限に悩まされている結核流行の分野での努力を評価する新しいツールがあります。 TB が発生しやすい地域では、画面し、TB は、行うことができますを診断する資格が訓練された放射線技師の不足胸部イメージング技術を使用しています。 ただし、研究者は、深い学習、コンピューター データの既存のリレーションシップに基づいてタスクを完了することができる人工知能の一種を使用しました。彼らは、複数の非表示のレイヤーや画像を分類するパターンを採用する脳構造の後の深い畳み込みニューラル ネットワーク (DCNN) をモデル化。 「人工知能、医学の分野の内外の途方もない興味がある」博士。
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Artificial intelligence models may be the new tool to help screen and evaluate efforts in tuberculosis-prevalent areas that often are plagued by limited access to radiologists. In TB-prone areas, there is a lack of trained radiologists qualified to screen and diagnose TB, which can be done using chest imaging techniques. However, the researchers used deep learning, a type of artificial intelligence that allows computers to complete tasks based on existing relationships of data. They modeled a deep convolutional neural network (DCNN) after brain structure to employ multiple hidden layers and patterns to classify images. “There is a tremendous interest in artificial intelligence, both inside and outside the field of medicine,” Dr.
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その超高速機械のアプライアンスを学習の早期アクセス ・ プログラムを発表波の計算|Wave Computing Announces Early Access Program For Its Super-Fast Machine Learning Appliance

by opendata • 2017年4月26日

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波のコンピューティング、スタートアップの成長に対処しようとチップを学習専用機のためのますますより興味深い市場の新しいコンピューティング アプライアンスのアーリー アクセス プログラムを発表しました。アプライアンス (おそらく Cpu と比較して) 最大 1,000 x ニューラル ネットワークの学習のスピードアップすることができますといいます。 波の計算を離れて, 機械学習、CPU は、データ ・ フローを管理する、Gpu アクセラレータとして伝統的な CPU と GPU の対戦で行うこと望んでいます。このソリューションは、だからこそ、波は、CPU/GPU のソリューションよりも潜在的にはるかに良いパフォーマンス計算器具の形で完全なシステムを作成していくつかのボトルネックを作成できます。
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Wave Computing, a startup trying to tackle a growing and increasingly more interesting market for specialized machine learning chips, announced an Early Access Program for its new compute appliance. The company said that the appliance can speed up the training of neural networks by up to 1,000x (presumably compared to CPUs). Wave Computing wants to do away with the traditional CPU and GPU matchup for machine learning, where the CPU manages the data flows and the GPUs act as accelerators. This solution can create some bottlenecks, which is why Wave has created a complete system in the form of the compute appliance, with potentially much better performance than the CPU/GPU solutions.
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