自然言語処理を簡単にアプリ実装できる「NLPCloud.io」のプラットフォーム
今回は「自然言語処理を簡単にアプリ実装できる「NLPCloud.io」のプラットフォーム」についてご紹介します。
関連ワード （NLPCloud.io、フランス、機械学習、自然言語処理等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
企業は、従業員のためにソフトウェアを構成するプロ集団が社内にいなくても、ビジュアル型「ノーコード」ツールの助けを借りてコンピューティングを上手く活用できる。しかし「ディープテック」である人工知能（AI）領域の現場で非常に強力なテックツールを活用するには、やはりまだ専門家の助け（または高い給料を払って社内にプロを雇うこと）が必要だ。
このニーズに着目した創業者が単独で起業し、MLOps（機械学習基盤）やAIOps（人工知能によるIT運用）の分野で「サービスとしてのコンピュートプラットフォーム」（自前のサーバーでクエリを実行するためこう呼ばれる）を提供しているのが、フランスのスタートアップNLPCloud.io（NLPクラウド）だ。社名からわかりとおり、自然言語処理（NLP）に焦点を置いている。
人工知能の進歩により、近年、NLPの分野は目覚ましい進展を遂げてきた。NLPとは、固有表現認識、センチメント分析、テキスト分類、文章要約、質問応答、品詞タグ付けなどのタスクを自動化することにより、企業があらゆるコミュニケーションに人工知能を活用して取り組むためのキャパシティーを拡大するテクノロジーだ。人間がこういった作業をしなくてよくなるので、スタッフはもっと複雑で繊細さが求められる仕事に集中できる（だが、NLPに関する研究の大部分は英語に集中しているため、このテクノロジーが最も進んでいる言語は英語であり、この分野におけるAIが世界全体で一様に進歩しているわけではないことは強調しておく）。
「追加開発なし」で使える実運用対応（事前トレーニング済み）の英語向けNLPモデルはすでに利用可能である。また、トレーニングモデルを専門に提供しているオープンソースフレームワークもある。とはいえ、企業がNLPを活用するには依然として、NLPモデルを実装するためのDevOps（開発運用）リソースと高い技術を自前で確保することが必要だ。
NLPCloud.ioは、企業が実装にともなう課題で苦労しなくて済むよう「実運用対応のNLP API」を「DevOps不要」といううたい文句で提供している。
このAPIのベースとなっているのは、Hugging Face（ハギング・フェイス）とspaCy（スペイシー）のオープンソースモデルである。顧客は、実運用対応のトレーニング済みモデルを使うこともできるし（つまりNLPCloud.ioのAPIが「ベスト」なオープンソースモデルを選択してくれる。NLPCloud.ioがモデルを構築するわけではない）、社内のデータサイエンティストが開発した独自のカスタムモデルをアップロードして使うこともできる。NLPCloud.ioによると、これこそが、Google Natural Language（GoogleのMLモデルを使用）やAmazon ComprehendおよびMonkey LearnなどのSaaSサービスと差別化できる点であるという。
関連記事：自然言語処理ライブラリをオープンソースで提供するHugging Faceが43.6億円調達
NLPCloud.ioは、NLPプロジェクトを「適正価格ですばやく」完成させることができるよう開発者やデータサイエンティストをサポートすることによって、NLPの民主化を図っているという。価格体系は分単位のリクエストに基づくモデルとなっている。カスタムモデル1つをGPU1台で実行する場合、企業側が支払う料金は1分あたり39～1199ドル（約4260〜約13万930円）だ。また、無料利用枠もあり、低速度でモデルをテストするだけであれば、無料で利用できる。
NLPCloud.ioを単独で創業し、CTOを務めるJulien Salinas（ジュリアン・サリナス）氏は次のように語る。「デプロイから実運用段階に上手く移行できずに失敗したAIプロジェクトをいくつも見てきたソフトウェアエンジニアとしての経験から、NLPCloud.ioを起業するアイデアを思いつきました。正確で高速なAIモデルの構築に注力する企業が数多く見受けられますが、最近は、かなり使える優秀なオープンソースモデルがどんどん出てきています。現時点で最大の課題は、それらのモデルをいかにして実運用で効果的に使うか、という点です。そのためにはAIスキル、DevOpsスキル、プログラミングスキルが必要ですが、これらのスキルが社内にない企業はたくさんあります。それで、NLPCloud.ioを起業することにしました」。
アルプス山脈に囲まれたフランスの山岳都市グルノーブルに拠点を置くNLPCloud.ioは社員3名のスタートアップだ。社外の独立した請負業者も数名使っている（サリナス氏によると、2021年の年末までに社員をあと5名増員する計画だという）。2021年1月にローンチされたNLPCloud.ioのプラットフォームは現在すでに500ユーザーを抱えており、そのうちの30は有料ユーザーだ。
TechCrunchの取材に対し、サリナス氏は次のように語ってくれた。「ユーザーのほとんどはテック系スタートアップですが、最近はもっと規模が大きい企業数社にもご利用いただけるようになりました。ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストからの引き合いが一番大きく、データサイエンスのスキルはあるがDevOpsスキルがない（あるいはそこに時間をかけたくない）チームからも、ときどき引き合いがあります。データサイエンスのチームを丸ごと雇わずに追加開発なしでNLPを活用したいと考えている技術チームにご利用いただくこともあります」。
「単独創業のスタートアップから、BBVA、Mintel（ミンテル）、Seuto（セウト）などの大企業まで、とても幅広い客層にご利用いただいています。業界も、バンキング、PR、市場調査などさまざまです」とサリナス氏は付け加えた。
顧客のユースケースの例としては、（ウェブページなどの）非構造化テキストからの固有表現抽出によるリードジェネレーションや、センチメント分析で判別された緊急度に基づくサポートチケットの分別などがある。
サリナス氏によれば、ユーザーの中には、（自動要約を介した）トピック生成にNLPCloud.ioのプラットフォームを使用しているコンテンツマーケターもいるそうだ。また、同プラットフォームのテキスト分類機能は経済情報および財務データの抽出に使用されている。
サリナス氏は、CTOとしての経験や、数多くのテック企業のNLPプロジェクトに関わるソフトウェアエンジニアとしての経験を通じて、AIの実装に関する課題解決にビジネス機会を見い出したと語る。
サリナス氏は次のように説明する。「spaCyやHugging Face Transformersなどの優れたオープンソースフレームワークのおかげで、条件に合うNLPモデルの構築は比較的簡単にできます。しかし、それらのモデルを実運用で使えるようにすることが非常に難しいことに気づきました。APIを開発するにはプログラミングスキルが必要ですし、NLPモデル（たいていのAIモデルは、大量のリソースを消費する）に対応する強固で高速なインフラストラクチャを構築するには、かなりのDevOpsスキルが必要です。もちろん、データサイエンスのスキルも必要になります」。
「追加開発なしで使えて、数週間分の作業時間を削減できるようなクラウドソリューションを探しましたが、納得できるものは見つかりませんでした。そういうプラットフォームがあれば、技術チームは時間をかなり節約できると直感しました。強力なDevOpsスキルを持つ人材がいなければ数カ月かかることもある作業を削減できるのです」。
サリナス氏は次のように続ける。「NLPが世に出て数十年が経ちますが、最近までは、データサイエンティストのチーム全員が集まらなければ、条件に合うNLPを構築できませんでした。ここ2年ほどで、NLPモデルは正確性と速度の面ですばらしい発展を遂げました。NLPの分野に何十年も関わっている専門家たちの間でも、NLPは『コモディティ化』しつつあると考える人が増えています。spaCyなどのフレームワークにより、開発者は、高度なデータサイエンスの知識がなくてもNLPモデルを非常に簡単に活用できるようになりました。また、Hugging Faceのオープンソースレポジトリも、NLPモデルの発展に大きく寄与しています」。
「しかし、そのようなモデルを実運用段階で実行するのは今でも難しく、さらに、spaCyやHugging Faceの新しいモデルは大量のリソースを消費するため、実運用へのハードルはこれまで以上に高くなっています」。
サリナス氏によると、NLPCloud.ioは、パフォーマンス面で「正確性とスピードのバランス」が「ベスト」なものを選んで提供している。さらに、NLPはさまざまなユースケースに応用できるため、コンテキストにも注意を払い、それぞれのケースに対応できるよう複数のモデルを提案しているそうだ。
「最初は固有表現抽出を専門にしたモデルからスタートしましたが、当時のお客様のほとんどから他のユースケースについても問い合わせをいただいたため、他のモデルも追加することにしました」と同氏は語り、さらに多くのユースケースや言語に対応できるよう、spaCyとHugging Faceのモデルを継続的に追加していく、と付け加えた。
サリナス氏によれば、NLPCloud.ioのAPIを通じて提供されるモデルをspaCyとHugging Faceから選ぶことに決めた理由は、企業として優れた実績があったこと、NLPライブラリが充実していたこと、実運用フレームワークに特化していたことだったという。これらの特徴により、NLPCloud.ioは、それぞれのトレードオフの範囲内で、高速かつ正確なモデルを選択して提供できる。
サリナス氏は次のように説明する。「spaCyは、Explosion.aiというドイツの実績ある企業が開発していて、（学究的な目的のみではなく）『リアルに』NLPを運用したいと考えている企業の間で最も広く利用されているライブラリの1つです。高速で、ほとんどのシナリオで高い正確性を発揮し、しっかりと方向づけられたフレームワークであり、データサイエンティストでなくても、とても簡単に使用できます」。
「Hugging Faceは、Explosion.aiよりもさらに安定した企業で、その実績から最近、4000万ドル（約43億5700万円）を調達しました。Hugging Faceは、NLPモデルの正確性を大幅に向上させる驚異的なNLPライブラリ『Transformers』を作り出しました（リソース消費量が相当多いというトレードオフはありますが）。これで、センチメント分析、分類、自動要約など、さらに多くのユースケースに対応できるようになります。Hugging Faceはさらに、それぞれのユースケースにベストなモデルを簡単に選べるオープンソースレポジトリも作成しました」。
関連記事：自然言語処理ライブラリ開発のHugging Faceが約16億円調達
英語のNLPなど、AIは一定の方向で急速に進歩を遂げているが、言語処理と分析の自動化に付き物である問題や落とし穴が潜んでおり、間違いを発生させたり事態を悪化させたりするリスクが存在する。例えば、人間が作成したデータでトレーニングされたAIモデルには、トレーニングの基盤となるデータを集めた人の偏見や差別意識が反映されることが判明している。
NLPが差別や女性蔑視などの「懸念すべき偏見」を示す場合があることを、サリナス氏は認めている。しかし同氏は、NLPCloud.ioが選んだモデルについては信頼しているようだ。
サリナス氏は次のように説明する。「たいていの場合、NLPが示す偏見は、そのモデルをトレーニングするのに使われた基盤データに由来しているようです。そのため、データの出どころにもっと注意を払う必要があります。これは私見ですが、この問題を解決するための最善な方法は、何らかのモデルの使用中に不適切な挙動を発見したら、NLPユーザーのコミュニティがそれを積極的に報告することだと思います。そうすれば、そのモデルの運用を一時的に止めて修正できます」。
「当社が提案しているモデルにも、そのような偏見が存在している可能性がありますので、不適切な点を見つけたら報告していただくようユーザーの方々にお願いしたいと思います。その報告に基づいて当社でも対応策を講じていきます」と同氏は付け加えた。
画像クレジット：Ledi Nuge / Getty Images
【原文】
While visual ‘no code‘ tools are helping businesses get more out of computing without the need for armies of in-house techies to configure software on behalf of other staff, access to the most powerful tech tools — at the ‘deep tech’ AI coal face — still requires some expert help (and/or costly in-house expertise).
This is where bootstrapping French startup, NLPCloud.io, is plying a trade in MLOps/AIOps — or ‘compute platform as a service’ (being as it runs the queries on its own servers) — with a focus on natural language processing (NLP), as its name suggests.
Developments in artificial intelligence have, in recent years, led to impressive advances in the field of NLP — a technology that can help businesses scale their capacity to intelligently grapple with all sorts of communications by automating tasks like Named Entity Recognition, sentiment-analysis, text classification, summarization, question answering, and Part-Of-Speech tagging, freeing up (human) staff to focus on more complex/nuanced work. (Although it’s worth emphasizing that the bulk of NLP research has focused on the English language — meaning that’s where this tech is most mature; so associated AI advances are not universally distributed.)
Production ready (pre-trained) NLP models for English are readily available ‘out of the box’. There are also dedicated open source frameworks offering help with training models. But businesses wanting to tap into NLP still need to have the DevOps resource and chops to implement NLP models.
NLPCloud.io is catering to businesses that don’t feel up to the implementation challenge themselves — offering “production-ready NLP API” with the promise of “no DevOps required”.
Its API is based on Hugging Face and spaCy open-source models. Customers can either choose to use ready-to-use pre-trained models (it selects the “best” open source models; it does not build its own); or they can upload custom models developed internally by their own data scientists — which it says is a point of differentiation vs SaaS services such as Google Natural Language (which uses Google’s ML models) or Amazon Comprehend and Monkey Learn.
NLPCloud.io says it wants to democratize NLP by helping developers and data scientists deliver these projects “in no time and at a fair price”. (It has a tiered pricing model based on requests per minute, which starts at $39pm and ranges up to $1,199pm, at the enterprise end, for one custom model running on a GPU. It does also offer a free tier so users can test models at low request velocity without incurring a charge.)
“The idea came from the fact that, as a software engineer, I saw many AI projects fail because of the deployment to production phase,” says sole founder and CTO Julien Salinas. “Companies often focus on building accurate and fast AI models but today more and more excellent open-source models are available and are doing an excellent job… so the toughest challenge now is being able to efficiently use these models in production. It takes AI skills, DevOps skills, programming skill… which is why it’s a challenge for so many companies, and which is why I decided to launch NLPCloud.io.”
The platform launched in January 2021 and now has around 500 users, including 30 who are paying for the service. While the startup, which is based in Grenoble, in the French Alps, is a team of three for now, plus a couple of independent contractors. (Salinas says he plans to hire five people by the end of the year.)
“Most of our users are tech startups but we also start having a couple of bigger companies,” he tells TechCrunch. “The biggest demand I’m seeing is both from software engineers and data scientists. Sometimes it’s from teams who have data science skills but don’t have DevOps skills (or don’t want to spend time on this). Sometimes it’s from tech teams who want to leverage NLP out-of-the-box without hiring a whole data science team.”
“We have very diverse customers, from solo startup founders to bigger companies like BBVA, Mintel, Senuto… in all sorts of sectors (banking, public relations, market research),” he adds.
Use cases of its customers include lead generation from unstructured text (such as web pages), via named entities extraction; and sorting support tickets based on urgency by conducting sentiment analysis.
Content marketers are also using its platform for headline generation (via summarization). While text classification capabilities are being used for economic intelligence and financial data extraction, per Salinas.
He says his own experience as a CTO and software engineer working on NLP projects at a number of tech companies led him to spot an opportunity in the challenge of AI implementation.
“I realized that it was quite easy to build acceptable NLP models thanks to great open-source frameworks like spaCy and Hugging Face Transformers but then I found it quite hard to use these models in production,” he explains. “It takes programming skills in order to develop an API, strong DevOps skills in order to build a robust and fast infrastructure to serve NLP models (AI models in general consume a lot of resources), and also data science skills of course.
“I tried to look for ready-to-use cloud solutions in order to save weeks of work but I couldn’t find anything satisfactory. My intuition was that such a platform would help tech teams save a lot of time, sometimes months of work for the teams who don’t have strong DevOps profiles.”
“NLP has been around for decades but until recently it took whole teams of data scientists to build acceptable NLP models. For a couple of years, we’ve made amazing progress in terms of accuracy and speed of the NLP models. More and more experts who have been working in the NLP field for decades agree that NLP is becoming a ‘commodity’,” he goes on. “Frameworks like spaCy make it extremely simple for developers to leverage NLP models without having advanced data science knowledge. And Hugging Face’s open-source repository for NLP models is also a great step in this direction.
“But having these models run in production is still hard, and maybe even harder than before as these brand new models are very demanding in terms of resources.”
The models NLPCloud.io offers are picked for performance — where “best” means it has “the best compromise between accuracy and speed”. Salinas also says they are paying mind to context, given NLP can be used for diverse user cases — hence proposing number of models so as to be able to adapt to a given use.
“Initially we started with models dedicated to entities extraction only but most of our first customers also asked for other use cases too, so we started adding other models,” he notes, adding that they will continue to add more models from the two chosen frameworks — “in order to cover more use cases, and more languages”.
SpaCy and Hugging Face, meanwhile, were chosen to be the source for the models offered via its API based on their track record as companies, the NLP libraries they offer and their focus on production-ready framework — with the combination allowing NLPCloud.io to offer a selection of models that are fast and accurate, working within the bounds of respective trade-offs, according to Salinas.
“SpaCy is developed by a solid company in Germany called Explosion.ai. This library has become one of the most used NLP libraries among companies who want to leverage NLP in production ‘for real’ (as opposed to academic research only). The reason is that it is very fast, has great accuracy in most scenarios, and is an opinionated” framework which makes it very simple to use by non-data scientists (the tradeoff is that it gives less customization possibilities),” he says.
“Hugging Face is an even more solid company that recently raised $40M for a good reason: They created a disruptive NLP library called ‘transformers’ that improves a lot the accuracy of NLP models (the tradeoff is that it is very resource intensive though). It gives the opportunity to cover more use cases like sentiment analysis, classification, summarization… In addition to that, they created an open-source repository where it is easy to select the best model you need for your use case.”
While AI is advancing at a clip within certain tracks — such as NLP for English — there are still caveats and potential pitfalls attached to automating language processing and analysis, with the risk of getting stuff wrong or worse. AI models trained on human-generated data have, for example, been shown reflecting embedded biases and prejudices of the people who produced the underlying data.
Salinas agrees NLP can sometimes face “concerning bias issues”, such as racism and misogyny. But he expresses confidence in the models they’ve selected.
“Most of the time it seems [bias in NLP] is due to the underlying data used to trained the models. It shows we should be more careful about the origin of this data,” he says. “In my opinion the best solution in order to mitigate this is that the community of NLP users should actively report something inappropriate when using a specific model so that this model can be paused and fixed.”
“Even if we doubt that such a bias exists in the models we’re proposing, we do encourage our users to report such problems to us so we can take measures,” he adds.
（文：Natasha Lomas、翻訳：Dragonfly）
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High performance production-ready NLP API based on spaCy and HuggingFace transformers, for NER, sentiment-analysis, text classification, summarization, question answering, translation, language detection, POS tagging, and tokenization. Deploy your own models. No DevOps required.
NLP Cloud helps democratize Natural Language Processing...
NLP Cloud launches an NLP API based on the best open-source Hugging Face and spaCy models, so any company can leverage Natural Language Processing reliably in production, and at a fair price. NLP Cloud wants to make life easier for developers and data scientists who want to add NLP into their application.
cloud.io
The site owner hides the web page description.
NLPCloud.io helps devs add language processing smarts to their apps...
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Introduction to nlpcloud.io - A.I. Shelf
NLPCloud.io is an API for easily using NLP in production. The API is based on the pre-trained models of spaCy and Hugging Face (based on transformers). In and article we will see how to use this API in a few lines ...
All your spaCy models in production, served through a RESTful API....
All your spaCy and Hugging Face transformer-based models in production, served through a RESTful API. - NLP Cloud
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La startup NLPCloud.io ha lanciato un'API NLP con la mission che qualsiasi azienda possa sfruttare il Natural Language Processing in produzione
NLPCloud.io helps devs add language processing... | Chop News
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Introduction à l'API NLP Cloud - datacorner par Benoit Cayla
NLPCloud.io est une API permettant de facilement utiliser le NLP en production. L'API se base sur les modèles pré-entrainés de spaCy et Hugging Face (basés sur les transformers). Dans et article nous verrons comment utiliser cet API en quelques lignes ...
NLPCloud.io - ANITH
NLPCloud.io helps devs add language processing smarts to their apps - TechCrunch. While visual 'no code' tools are helping businesses get more out of computing without the need for armies of in-house…
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Explore tweets of NLP Cloud @cloud_nlp on Twitter. High performance spaCy and HuggingFace transformer-based models, ready for production, served through a REST API. Deploy your own transformers and spaCy models. | Twuko
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機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始（2021年5月17日 ...
テレワーク環境下でも利用場所を選ばず、チームや組織での共同作業が可能にhttps://predictionone.sony.biz/ソニーネットワークコミュニケ…（2021年5月17日 19時16分49秒）
Intel、「GTA5」の景観をフォトリアルに変換する機械学習プロジェクト - PC Watch
Intel Labsの研究チームは11日(現地時間)、合成画像のリアリズムを高める機械学習プロジェクト「Enhancing Photorealism Enhancement」を発表した。
「忘却」をAIに教えればAIの働きはもっと良くなるかもしれない | TechCrunch Japan
現在の機械学習システムは人工知能であるかのように振る舞うが、実際のところは、機械学習システムは取り扱っているデータを何も「理解」していない。
Apacの企業が最もaiへの信頼度が高い結果に【ジュニパーネットワークス：Aiに関する調査 ...
ジュニパーネットワークスは、人工知能（AI）に関するグローバル調査レポートを発表した。本調査では、企業のAIや機械学習の計画または導入に直接関与してい...
ソニーネット、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」のクラウド版サービスを開始: 日本経済新聞
発表日:2021年05月17日機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始～テレワーク環境下でも利用場所を選ばず、チームや組織での共同作業が可能に～https://predictionone.sony.biz/ ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One（プレディクション
【PR】Python+機械学習が学べる講座「自走できるAI人材育成コース」とは？ - みやびのどっとぴーわい
は Python と 機械学習 の2つを学ぶことができる講座です。 Pythonと機械学習の両方を学ぶことができるので、 AIエンジニアを目指している方にはぴったりな内容となっております 。 また、厚生労働省の「 第四次産業革命スキル習得講座 」に認定されており、専門実践教育訓練給付金制度を活用 ...
機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始 | Ledge.ai
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 ～テレワーク環境下でも利用場所を選ばず、チームや組織での共同作業が可能に～ https://predictionone.sony.biz/ ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One（プレディクション ワン）」のクラウド版サービスを、本日5月17日より提供開始します。 「Prediction One」は、機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても操作できる、シ...
Python│AI研究所
機械学習によく使うPythonのコード一覧まとめ. 機械学習で頻繁に使うPythonのプログラムコード一覧 今回は機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。
統計・機械学習 | 和から株式会社｜大人のための数学教室
和から株式会社は「大人のための数学教室」などを運営している数学専門の会社です。世の中の「わからない」を大切にし、その問題を数学で解決します。
Aiニュースまとめ（5月10日週） | スキルアップai | Ai人材育成・開発組織の構築支援
AIが”手塚治虫”風漫画を制作/通話の内容を録音してメモするアプリ登場/AIが高速道路のひび割れを自動検出/Googleの3D表示機能に人気キャラクター追加/イオン、AIを活用したスマートな買い物体験の実現目指す
機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始 - 立川経済新聞
立川経済新聞は、広域立川圏のビジネス＆カルチャーニュースをお届けするニュースサイトです。イベントや展覧会・ライブなどのカルチャー情報はもちろん、ニューオープンの店舗情報から地元企業やソーシャルビジネスの新しい取り組み、エリアの流行・トレンドまで、地元のまちを楽しむ「ハッピーニュース」をお届けしています。
機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始 - 八王子経済新聞
八王子経済新聞は、広域八王子圏のビジネス＆カルチャーニュースをお届けするニュースサイトです。イベントや展覧会・ライブなどのカルチャー情報はもちろん、ニューオープンの店舗情報から地元企業やソーシャルビジネスの新しい取り組み、エリアの流行・トレンドまで、地元のまちを楽しむ「ハッピーニュース」をお届けしています。
ソフトロボットハンドの設計と機械学習を活用したソフトロボットによる薄型物体操作[日刊工業オンライン講座]｜ロボ學 ...
ロボ學は、日本ロボット学会の情報発信ホームページです。一般向けの情報としてロボットに関する社会全般のニュースを発信します。また技術者向けの情報として、日本のロボット研究室やロボット研究の歩みなどを発信します。 日本ロボット学会，RSJ，日本のロボット研究室，ロボット工学，ロボット学，ロボットプログラミング講座
Aiエンジニアのための機械学習システムデザインパターン (Ai&Technology) | 澁井 雄介 |本 ...
amazonで澁井 雄介のaiエンジニアのための機械学習システムデザインパターン (ai&technology)。アマゾンならポイント還元本が多数。澁井 雄介作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。またaiエンジニアのための機械学習システムデザインパターン (ai&technology)もアマゾン配送商品なら通常 ...
ASCII.jp：機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」、クラウド版サービスを開始
機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても、数クリックの簡単な操作で予測分析が実行できるツール。 ソニー独自開発の自動 ...
Intel、「GTA5」の景観をフォトリアルに変換する機械学習プロジェクト(PC Watch) - goo ニュース
IntelLabsの研究チームは11日(現地時間)、合成画像のリアリズムを高める機械学習プロジェクト「EnhancingPhotorealismEnhancement」を発表した。現実世界を撮影した都市景...
機械学習とかの本を読みつつベイズ推定とかガウス過程回帰とかの疑問点を纏めているとやさしく教えてくれる人が現れたので ...
下の本とかから適当に読むだけ。機械学習初心者、まずは理論を学ぶ。<br /> Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書<br /> 瀕死の統計学を
【日本語手書きOCR編】連続文字画像認識プログラミング入門（Python・OpenCV・Keras・CNN ...
【Python機械学習】日本語手書き文字認識AIを作成し、縦書き・横書きの日本語文章のOCRに挑戦。オリジナルデータセットで学習・再学習させて実用的なOCRを作成してみましょう。膨張処理を活用し、日本語縦書き・横書き対応の基本的な仕組みのOCR開発に挑戦。利用技術：Python・OpenCV・Keras-CNN
【新シラバス対応】G検定対策コースがアップデート! - Avilen｜Ai・機械学習の技術開発と人材教育でビジネス支援
概要 日本ディープラーニング協会（JDLA）は4月15日、『G検定』7月試験より新シラバスを適用すると発表しました。
医療機器市場におけるaiーテクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン）；オファリング別 ...
2021年05月17日 18:00. 医療機器市場におけるaiーテクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン）；オファリング別 ...
日刊知財5月16日朝刊 | 知財キャリアセンター
Apple Watchが機械学習によるジェスチャー認識に対応する？新たな特許取得. Appleが現地時間2021年5月13日、米国特許商標庁（USPTO）にて、Apple Watchで機械学習（ML）を使ったジェスチャー認識・操作を可能にする … 引用元はこちら
MySQLの新サービス「HeatWave」、SQLそのままで最大3000倍高速に。DMM.comが検証[PR]
DMM.comは、動画配信やオンラインゲーム、オンライン英会話から株式や外国為替の取引まで、さまざまなサービスを20以上のグループ会社で提供しています。 同社のデータ基盤のデータベースにはMySQLが採用され、運用されてきました。 その...
DIVE INTO CODEの評判・口コミ - 【プログラミングlib】
dive into codeの機械学習エンジニアコース、webエンジニアコース（フルタイム）は、厚生労働省が定める「専門実践教育訓練給付金」および 「教育訓練支援給付金」の対象講座に指定されており、いくつかの条件を満たすことで、
FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)
１．FELIX：タグ付けと挿入を使う効率的で柔軟なテキスト編集モデル(2/2)まとめ・FELIXは完全に非自己回帰であり最先端のスコアを達成しながら高速な推論を実現可能・事前トレーニングとマスク言語モデルを念頭に必要なトレーニングデータの量
LASSOもSVRもスパースモデリング!
特に少数のサンプルでクラス分類モデルや回帰モデルを構築するときに、スパースモデリング (sparse modeling) が注目されています。Sparse を英辞郎で調べると、「まばらな、わずかな、希薄な」 と訳され、データ解析や機械学習に
【動画】「Aiによる運用管理」で障害対応を自動化＆迅速化 ｜ビジネス+It
企業ITインフラのクラウド移行が進み、オンプレミス、プライベートクラウド、複数のパブリッククラウドなど管理対象が増加し、IT運用の現場ではインフラの監視や障害対応に課題を抱えている。多数の情報ソースの管理、分析の課題や、動的に配置が変わるリソースのリアルタイム管理の課題、問題の原因や影響範囲の特定に時間がかかる課題や、運用管理のためのツールが複雑化し習得に時間がかかる課題などだ。こうした企業ITインフラの障害対応の負荷軽減に注目されるのが「AIOps」（AI for IT Operations）だ。AIテクノロジーをIT運用管理に活用するテクノロジーだが、本動画は、障害対応手順を自動化し、AIOpsにより人への依存を最小化することで障害対応を迅速化するアプローチが紹介されている。
生体信号ビッグデータから日本人の睡眠実態を客観的に評価｜大阪大学 | アンドラ
大阪大学大学院基礎工学研究科、 東京大学大学院教育学研究科、 名古屋市立大学大学院医学研究科 研究グループは、10歳から89歳の 約7万人の生体信号ビッグデータを解析。 この生体信号ビッグデータとは、 日本全国から集められた対象者が装着した 24時間ホルター心電図計記録に 付随する身体加速度データから、 機械学習を援用し睡眠を特徴づける 睡眠指標（総睡眠時間、睡眠効率、 睡眠潜時、中途覚醒時間など）を 導出したデータです。 データを解析することで、加齢や性差により 睡眠の量や質にどのような違いが生じるのかを 客観的に評価して、日本居住者の 睡眠実態を明らかにしたそうです。 年齢による睡眠の変化
フランス、コロナワクチン初回接種2000万人達成
【AFP＝時事】フランスは15日、新型コロナウイルスワクチンの初回接種が目標の2000万回に達したと発表した。今週には6週間に及んでいた公共施設などの閉鎖が解除される見込み。 エマニュエル・マクロン（Emmanuel Macron）大統領は、「2000万」という数字に緑色のチェックマークの付いた画像をツイッター（Twitter）に投稿し、この節目を発表した。2000万人はフランス人口の3割に当たる。 保健当局によると初回のワクチン接種を完了した正確な人数は2008万6792人。うち880万5345人は2回目の接種も終えている。 仏政府は6月15日までに3000万人の初回接種を済ませることを目標としている。またそれまでに、現在は優先度の高いグループと50歳以上の成人に限定されている接種を、全成人が申し込めるようにするとマクロン大統領は述べている。...
コロナ禍の日本とフランス往来｢水際対策｣の現実 | 新型コロナ、長期戦の混沌 | 東洋経済オンライン | 経済 ...
感染力が強いとされる新型コロナの変異株への置き換わりが、各地で進んでいる。これ以上の変異株の感染拡大を危ぶみ、感染爆発地域からの入国者に対する「水際対策」のさらなる強化を求める声は少なくない。フラン…
国会質問でも登場。フランスの新聞が書いたオリンピック「変異株の祭典」「鉄の癒着三角形」とは(今井佐緒里) - 個人 ...
10日国会で、山添議員が「フランスのル・モンド紙が変異株の祭典になる」と書いている事実を述べた。同紙は、鉄の癒着三角形についても述べている。一体、どういう記事の内容だったのだろうか。
中上貴晶「最後は少しコンディションを見誤ってしまいましたが、7番手はいい結果」／MotoGP第5戦フランスGP予選 ...
5月15日、2021年MotoGP第5戦フランスGP MotoGPクラスの予選がフランスのル・マン-ブガッティ・サーキットで行われ、中上貴晶（LCRホンダ・イデミツ）は7番手を獲得した。
Francia - Wikipedia, la enciclopedia libre
Francia (en francés, France, pronunciado /fʁɑ̃s/ ()), oficialmente la República Francesa (en francés, République française pronunciado /ʁepyblik fʁɑ̃sɛːz/ ()), es un país transcontinental, miembro de la Unión Europea, cuya forma de gobierno es la república semipresidencialista.Territorialmente comprende la Francia metropolitana y la Francia de ultramar, siendo a su vez el ...
横浜ベイホテル東急で"フランス"をテーマにした「フランス アフタヌーンティー」開始! ｜ はまこれ横浜
横浜ベイホテル東急（横浜みなとみらい）のソマーハウスは「フランス アフタヌーンティー」を2021年6月1日より開始します。パリのエッフェル塔をイメージしたグラスデザートをはじめ、パリブレストやムースフランボワーズ ピスターシュなどを提供します。グレードアップではフランス産 フォアグラソテー 赤ワインソース
ベトナム - Wikipedia
1867年6月、フランス領コーチシナが成立。1874年3月、第2次サイゴン条約でフランスに紅河通商権を割譲。1882年4月、フランスがハノイを占領した。 1883年6月、 トンキン戦争 （英語版） （1883年6月 - 1886年4月）が勃発。
France Inter — Wikipédia
France Inter est une station de radio généraliste nationale publique française du groupe Radio France lancée en 1947.. Elle couvre l'ensemble du territoire français en modulation de fréquence et propose par ailleurs ses programmes sur internet, lui permettant de toucher un auditoire francophone dans le monde entier.. La directrice de France Inter est, depuis mai 2014, Laurence Bloch qui ...
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人の悪口は金になる フランス日本 | U H U R U 都市伝説 - 楽天ブログ
大船渡の水道事業問題ですが。 フランスが顔を出してまいりましたので。 大船渡の水道事業もフランスが？ 工作員がいっぱいですねって感じしますね。 大衆が騙されまくってフランス革命起きたんですが マリーアントワネットがあーだこーだと ありもしない嘘をついてですね フランス革命が起きたんですね フランス革命が起きてそれから大衆が幸せになっていたのなら 【あぁ無情】なんて小説は…
【MotoGP】マルク・マルケス、フランスGP2列目スタートは「最高の結果」同僚エスパルガロは転倒に悔しさ爆発 ...
ブガッティ・サーキットで開催されているMotoGP第5戦フランスGP。その予選でレプソル・ホンダのマルク・マルケスは2列目6番グリッドを獲得。復帰から3戦目のこの結果には、彼も満足しているようだ。 今シーズンの第3戦ポルトガルGPで、怪我...(ヘッドライン)
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未成年者の飲酒は法律で禁止されています。 未成年者の酒類のご注文はご遠慮ください。 妊娠中や授乳期の飲酒は、胎児・乳児の発育に影響を与えるおそれがあります。
エールフランスなど起訴/国際/社会総合/デイリースポーツ online
【パリ共同】２００９年にブラジル・リオデジャネイロ発パリ行きのエールフランス機が大西洋上に墜落、乗客乗員２２８人が死亡した事故で、パリの控訴院は１２日、エールフランスと機体を製造した欧州航空機大手エアバスに関し、不起訴とした予審判事の決定を覆し、過失致死罪で起訴すべきだと判断した。フランスメディアが伝えた。 両社はフランスの最高裁に当たる破棄院へ上訴する意向を表明。事故犠牲者の遺族らは判断を歓迎した。
ダノン、中国・蒙牛株9.8％を売却へ - Nna Europe・フランス・食品・飲料
フランスの食品大手ダノンは13日、間接的に保有している乳業大手の中国蒙牛乳業の株式9.8％を売却すると発表した。同株式は154億香港ドル（19億8,300万米ドル）に相当するとしている。売却資金の大半は株主に還元する…
旅するためのフランス語（6）「カフェで食事をしたい!」 - Gガイド.テレビ王国
「旅するためのフランス語（6）「カフェで食事をしたい!」」の番組詳細。 いつか旅する日のために、旅先で役立つフランス語をシチュエーション別に学ぶ語学番組。南フランスへの旅に憧れる俳優の須藤温子さんと一緒に、楽しく学びましょう!
フランスゴデイナは7着 米競馬：時事ドットコム
【ロサンゼルス時事】米競馬の３歳３冠レース第２戦、プリークネス・ステークスは１５日、メリーランド州ボルティモアのピムリコ競馬場（ダート約１９００メートル）で行われ、日本調教馬でジョエル・ロザリオ騎乗のフランスゴデイナ（牡３歳、栗東・森秀行きゅう舎）は７着だった。 フラビアン・プラ（フランス）が乗ったロンバウアーが優勝した。
フランス、コロナワクチン初回接種2000万人達成 - ライブドアニュース
【AFP＝時事】フランスは15日、新型コロナウイルスワクチンの初回接種が目標の2000万回に達したと発表した。今週には6週間に及んでいた公共施設などの閉鎖が解除される見込み。エマニュエル・マクロン（Emmanuel M
郵便配達夫シュバルの夢 - 空間と写真と絵画展 - 写真・達川清 絵画・成田ヒロシ | Roonee 247 ...
Roonee 247 Fine Arts（ルーニィ・247ファインアーツ） は東京の小伝馬町・馬喰町界隈にある、写真、クラフト、ドローイングなど様々な表現を扱うアートギャラリーです。
sandro x ワンピース(レディース)｜新作を海外通販【BUYMA】
【BUYMA】sandro x ワンピース(レディース)のアイテム一覧です。最新から定番人気アイテム、国内入手困難なレアアイテムも手に入るかも。万が一の補償制度も充実。
【紀美野町のかみふれあい公園オートキャンプ場】アクセス・営業時間・料金情報 - じゃらんnet
紀美野町のかみふれあい公園オートキャンプ場の観光情報 営業期間：受付時間：13:00、交通アクセス：(1)阪和自動車道海南・海南東icから車で30分（国道370号、424号他利用）。紀美野町のかみふれあい公園オートキャンプ場周辺情報も充実し
福島市の「コパンデガーデン」で叶う!アンティーク調のおしゃれなお庭5選。
南フランスを感じさせるようなおしゃれなお庭を造るコパンデガーデン。お庭をより一層楽しめる場所にしたい方にはおすすめのお庭屋さんです♪ そんなコパンデガーデンのいままで実際に手掛けたお庭の一部をご紹介！！ ポイントはぼって […]
MotoGP：ホンダ 2021年 第5戦 フランスGP 予選レポート 【 F1-Gate.com
開幕から2日連続で不安定な天候となったMotoGp 第5戦フランスGPの予選は、ウエットからドライへと路面コンディションが変化する難しい状況の中で行われた。ケガから復帰3戦目のマルク・マルケス(Repsol Honda Team)が6番手、中上貴晶(LCR Honda IDEMITSU)が7番手、ポル・エスパルガロ(Repsol Honda Team)が8番手と、Honda勢が僅差で続いた。アレックス・マルケス(LCR Honda CASTROL)はQ2に進出できず19番手だった。
兵庫県でアウトレット家具(インテリア)のベッド・マットレス・フランスベッドを探すならSeiloo
兵庫県のアウトレット家具やセール・イベント情報を掲載しています！上質な品が、期間限定の特別イベントでお得にご購入いただけます。実際に触れて確かめていただくことで、納得の逸品を手に入れることができます。
CAポンタルリエ対ディジョンFCO Ⅱ 対戦成績 | FootyStats
Pontarlier vs. Dijon IIの対戦成績とデータ。フランスアマチュア選手権2 グループEでの成績です。得点した選手、失点した選手、ゴール数、クリーンシート数、他両者得点のデータなど。
フットカバーのにじいろマルシェ 金貨 銀貨 硬貨 シルバー ゴールド アンティークコイン [＃5184]フランス ...
【オープニング大セール】 金貨 銀貨 硬貨 シルバー ゴールド アンティークコイン [＃5184]フランス、250ユーロ、Paix、2013年、ミシシッピ州パリス（65-70）のネットショッピングは通販サイトau PAY マーケット!送料無料商品やセール商品、レビュー（評判）も多数掲載中。
滋賀のホテル・旅館 - 宿泊予約は【じゃらんnet】
滋賀県は、近畿地方北東部に位置している県です。県のおよそ6分の1の面積を占めている琵琶湖は、県のシンボルとしての役割を果たしているだけでなく、1,400万人超の飲用水の源となっており、近隣住民の生活とも重要なかかわりがあります。