機械学習に関する記事とニュース
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2020/12/11機械学習用データの迅速な準備を可能にする「Amazon SageMaker Data Wrangler」提供開始
米Amazon Web Servicesは、Amazon SageMakerの新機能として、データサイエンティストやエンジニアがビジュアルインターフェイスを使用して機械学習アプリケーション用データをすばやく準備できるようにする「Amazon SageMaker Data Wrangler」の提供を、12月8日（現地時間）に開始した。
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2020/12/10
米AWS、機器の異常動作を検出できるMLサービス「Amazon Lookout for Equipment」を発表
米Amazon Web Servicesは、機器の異常な動作を検出するAPIベースの機械学習サービス「Amazon Lookout for Equipment」を12月4日に発表した。
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2020/11/17
機械学習ライブラリPyTorch Mobile、NNAPIをサポートするプロトタイプ機能を発表、モデルの推論を高速に
Facebookの機械学習ライブラリPyTorch開発チームは、モバイル向けのPyTorch Mobileにおいて、AndroidのニューラルネットワークAPIであるNNAPIをサポートするプロトタイプ機能を、11月13日（現地時間）に発表した。
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2020/10/28機械学習でデータ分析ができるMLTKを解説！『Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル』
多様な目的でデータ分析が可能なプラットフォーム「Splunk」。CodeZineを運営する翔泳社では、10月28日（水）にSplunkで機械学習を用いたデータ分析を可能にする「MLTK（Machine Learning Toolkit）」の使い方を解説した『Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル』を発売しました。
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2020/10/23
PyTorchの軽量ラッパー、「PyTorch Lightning 1.0」がリリース
PyTorchの軽量ラッパーであるPyTorch Lightning開発チームは、「PyTorch Lightning 1.0」を10月19日（現地時間）にリリースした。
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2020/10/12
AWS、SageMakerのml.p3／ml.p2インスタンスを最大18%値下げ
AWSは、Amazon SageMakerのすべてのml.p3およびml.p2インスタンスで最大18%の値下げを行うことを、10月7日に発表した。
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2020/10/09
Amazon SageMaker Studio、Amazon VPCにより安全なネット接続を実現
米Amazon Web Servicesは、Amazon Virtual Private Cloud（VPC）においてAmazon SageMaker Studioを起動して、SageMaker Studio Notebooksのネットワークアクセスと、インターネット接続を詳細に制御できるようになったことを、10月6日（現地時間）に発表した。
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2020/09/30
Google、Cloud TPUでのPyTorch／XLAの一般提供を開始
米Googleは、機械学習用プロセッサCloud TPUにおける「PyTorch／XLA」の一般提供を、9月30日（現地時間）に開始した。
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2020/09/18
Oracle、Javaによる機械学習ライブラリ「Tribuo」をオープンソースで公開
米Oracleは、Javaによる機械学習ライブラリ「Tribuo」を、9月15日（現地時間）にオープンソースで公開した。
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2020/09/08
Google、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのMLOpsサービスを発表
米Googleは、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けに、MLOps（Machine Learning Operations）に関するサービスを、9月1日（現地時間）に発表した。
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2020/08/06
オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow 2.3」がリリース
米Googleの、オープンソースの機械学習ライブラリTensorFlow開発チームは、「TensorFlow 2.3」を7月27日（現地時間）にリリースした。
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2020/08/04
Python向け機械学習ライブラリ「PyTorch 1.6」がリリース
Python向けの、オープンソースの機械学習ライブラリPyTorchの最新版となる、「PyTorch 1.6」が7月28日（現地時間）にリリースされた。また、米MicrosoftのチームがWindows版のビルドとバイナリを維持するとともに、GitHubとPyTorch Windowsディスカッションフォーラムのコミュニティをサポートすることが、あわせて発表されている。
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2020/07/29アイデミー、Microsoft Azureを活用したデータサイエンス講座の提供を開始
アイデミーは、同社が運営するAIに特化したオンラインプログラミングスクール「Aidemy Premium Plan」において、日本マイクロソフトの協力のもと、Microsoft Azureを活用したデータサイエンス講座「クラウドAI開発コース」を、7月20日に開設した。
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2020/06/18
データサイエンス初学者向け学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」が公開
データサイエンティスト協会は、6月15日、構造化データの加工について実践的に学べる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubで公開した。
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2020/03/23なぜディープラーニングを学ぶべきなのか？ 『なっとく！ディープラーニング』より
ディープラーニングを学びたいと思ったとき、何から始めればいいのでしょうか。『なっとく！ディープラーニング』の著者は、学び始めるハードルは驚くほど低いと書いています。実際、本書を読み進めるには高校数学と多少のPythonの知識があれば大丈夫。しかし、大切なのはなぜティープラーニングを学ぶのかです。本書から、いまエンジニアがディープラーニングを学ぶべき理由が述べられた第1章を紹介します。
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2020/03/16ディープラーニングを始めるためのハードルは驚くほど低い 『なっとく！ディープラーニング』発売
ニーズの高まるディープラーニングを学ぶために、高度な数学の知識は不可欠でしょうか。たしかに仕組みを理解するには欠かせませんが、最初の一歩、問題解決のできるディープラーニングを使えるようになるには別の方法がありえます。その方法について解説した入門書が『なっとく！ディープラーニング』（翔泳社）です。高校で数学を学びPythonをかじったことのある人に向けた1冊です。
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2019/08/30深層学習が強化学習において果たす役割とは？『現場で使える！Python深層強化学習入門』から紹介
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されている深層強化学習。AI開発に携わる第一線の著者陣が開発手法について解説した『現場で使える！Python深層強化学習入門』（翔泳社）より、「Chapter1 強化学習の有用性」を抜粋して紹介します。
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2019/08/07強化学習と深層学習を組み合わせると何ができるのか？『現場で使える！Python深層強化学習入門』発売
Alpha Go（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした『現場で使える！Python深層強化学習入門』が8月7日に発売となりました。
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2019/07/18Python 3.7に対応！ 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書』の第2版が発売
翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版』が7月18日に発売となりました。初版は2018年1月にPython 3.6対応版として発売。その後、アップデートされたPython 3.7に対応したのが本書です。ライブラリが充実しているPythonで機械学習を始めてみたい方に基礎となる数式とコードを合わせて紹介するので、機械学習への本質的な理解が深まる内容になっています。
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2019/06/20人気のPythonで深層学習を始めたい！ 『現場で使える！Python深層学習入門』発売
深層学習を利用するための言語として人気の高いPython。翔泳社ではPythonと深層学習を基礎から習得できる『現場で使える！Python深層学習入門』を6月20日に発売しました。Pythonから学びたい、Pythonで深層学習のモデルを構築してみたい、そんな方におすすめです。
