機械学習のハイパーパラメーターを自動最適化、Preferred Networksがライブラリを公開：機械学習の開発負荷を低減 Preferred Networksは、機械学習アルゴリズムの動作を制御する「ハイパーパラメーター」向けの自動最適化フレームワーク「Optuna」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。機械学習ライブラリとして「Chainer」だけでなく、「scikit-learn」や「XGBoost」「LightGBM」などを利用した場合でも、ハイパーパラメーターの自動最適化が可能。 Preferred Networksは2018年12月3日、ハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna（オプチュナ）」のβ版をオープンソースソフトウェアとして公開した。 Optunaは、ニューラルネットワークを実装する際に必要な、隠れ層の数やノード数、学習の際の繰り返し回数
Overview AI/基盤モデルが必要とする計算資源はこれまでのスーパーコンピュータの進化の速度を大幅に上回り、爆発的に増加しています。技術の社会実装に向けて、低コスト/低環境負荷な計算資源が求められています。 Preferred Networks（PFN）は、AI/基盤モデルに要する高速かつ莫大な計算能力を賄うため、深層学習を高速化するプロセッサー（アクセラレータ）MN-Core™シリーズを神戸大学と共同開発し、MN-Core™シリーズを用いた大規模コンピュータクラスター（スーパーコンピュータ）の構築を進めています。 MN-Core Series 莫大な計算量を必要とする深層学習において、計算の高速化は大きな課題のひとつです。 AI/基盤モデルの学習フェーズに最適化した専用チップは、汎用用途のチップに比べ、機能を限定することで高い処理性能を発揮することができます。 PFNが神戸大学と共
NECは、顧客一人ひとりの趣味や嗜好といった詳細なプロフィールを、マーケティングの専門家が関与することなく、高精度に自動推定できる「顧客プロフィール推定技術」を開発しました。本技術は、NECの最先端AI技術群「NEC the WISE」(注1)の1つとなります。 マーケティング分野では、顧客一人ひとりの価値観をとらえた“個”のマーケティングが注目されています。そのためには各人の詳細なプロフィール情報が必要ですが、比較的容易に入手できるのは年齢、性別等の基本プロフィールに限られ、職業、嗜好、年収などの詳細なプロフィールは入手が困難です。従来は、入手可能な基本プロフィールから詳細プロフィールを推定する、あるいは購買履歴(ID-POS 注2)をもとに商品と顧客の特徴を結びつけて詳細プロフィールを推定していましたが、これらは分析精度や手間の面で課題がありました。 今回開発した技術は、NEC独自の関
DLPOは、日本国内での実績NO.1のLPOツールです。 ABテスト、多変量テスト、パーソナライズを用いてコンバージョン率改善を実現します。 ランディングページはもちろん、オウンドサイト、ECサイト等、様々なサイトに対応しています。
ブレインパッド、Mynd株式会社を子会社化 人工知能、機械学習、自然言語処理に関する技術基盤を強化し、 スマートフォンアプリ、ウェブでのサービス拡充と新規サービス開発へ 株式会社ブレインパッド（本社：東京都港区、代表取締役社長：草野 隆史、以下ブレインパッド）は、Mynd（マインド）株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：原 啓介、以下Mynd）の全株式を取得し、連結子会社とすることを決定いたしました。 今後、両社が保有する技術および事業資産を融合させることにより、IoT（*1）領域、マーケティング領域において重要となる、人工知能、機械学習（*2）、自然言語処理（*3）技術基盤の一層の強化を図り、サービスの拡充と同時に、スマートフォンアプリ、ウェブでのスピード感のある新規サービス開発を推進してまいります。 ブレインパッドは、大量データを使った予測・分析技術、最適化計算技術をベースに
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