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Machine learning
MIT、ピクセル単位のラベル付きRGB-Dデータを迅速に生成するパイプライン「LabelFusion」発表。機械学習のRGB-Dデータセットとして活用
Microsoft、エクセルと機械学習ツール「Azure Machine Learning」を統合。ExcelでAIパワーを活用
Microsoft、新たな開発者向け機械学習ツール3つを発表。次世代Azure Machine Learningへ
OpenAI、他のエージェントを察知(学習プロセスを考慮)しながら学習する強化学習モデル「LOLA」論文にて発表。例題に「囚人のジレンマ」結果は一方が自白するに確信度が高い
英国ノッティンガム大学等、1枚の2D顔写真から3D顔モデルを機械学習を用いて作成するアルゴリズムを論文にて公開。任意の顔画像ですぐ試せるオンラインデモあり
Google、機械学習の可視化を強化する「TensorBoard API」を発表。独自の機械学習ビジュアライゼーション構築へ
スタンフォード大、顔画像からその人の「性的指向(異性愛、同性愛など)」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表。精度は男性91%、女性83%で区別
Facebook、Deep neural network(DNN)を用いて歪んだ360°画像を識別し自動的に向きを修正(最適化)する技術を発表
MIT、人込みでも群衆を回避しながら走行するソーシャルドライブ可能な自律型ロボットを開発。強化学習による訓練で経路を1/10秒ごとに調整し毎秒1.2mで走行
AI企業「Appier」シリーズCで3,300万ドルを資金調達。出資者はSoftBank Group、LINE、NAVER等。エンタープライズ向けAIを加速。累計8,250万ドル
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ゲスト連載:
プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔
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