R.Mitsubori (isshi) 翻訳実績

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Facebook’s newest deep learning system makes samples of images that humans think are real 40% of the time

Researchers at Facebook have taken a step closer to a holy grail of artificial intelligence known as unsupervised learning. They’ve come up with a way to generate samples of real photographs that don’t look all that fake.

In fact, the computer-generated samples — of scenes featuring planes, cars, birds, and other objects — looked real to volunteers who took a look at them 40 percent of the time, according to a new paper on the research posted online yesterday. Facebook has submitted the paper for consideration in the upcoming Neural Information Processing Systems (NIPS) conference in Montreal.

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Facebookの最新のディープラーニングシステムは40パーセントの人が本物と見まがう画像サンプルを作成

Facebookの研究者は教師なし学習として知られる人工知能の聖杯にまた一歩近づいた。彼らは本物と見まがうほどの写真のサンプルを作り出す方法を生み出した。

機能ネット上に掲載された研究の最新レポートによると、実際、コンピューターが飛行機、車、鳥などを題材にした画像のサンプルを作り、ボランティアの協力者に見せたところ、40パーセントの割合で本物だと思ったという。Facebookはこの論文を近々モントリオールで開かれるニューラルインフォメーションプロセシングシステムNeural Information Processing Systems (NIPS)のカンファレンスに議題として提出している。

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The research goes beyond the scope of supervised learning, which many startups and large companies, including Facebook, use for a wide variety of purposes.

Supervised deep learning traditionally involves training artificial neural networks on a large pile of data that come with labels — for instance, these 100 pictures show geese — and then throwing them a new piece of data, like a picture of a ostrich, to receive an educated guess, like whether or not the new picture depicts a goose.

With unsupervised learning, there are no labeled pictures to learn from. It’s sort of like the way people learn to identify things. Once you’ve seen one or two cell phones, you can recognize them immediately.

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この研究は多くのスタートアップやFacebookなどの大企業が幅広い目的のために利用している教師あり学習の枠を超えるものだ。

教師ありディープラーニングは従来人口ニューラルネットワークに大量のラベル付きデータ(例:ガチョウの画像100枚)を使って訓練を行い、次いで新たなデータ、例えばダチョウの画像を与え、その新しい画像にガチョウが描かれているかどうかの根拠に基づいた推測を得る。

教師なし学習では、ラベル付きの写真から学ぶことはできない。言ってみれば、人が物を識別できるようになるの同じ方法だ。あなたが一つや二つ携帯電話を見れば、直ちにそれらを認識できるようになる。

isshi 英語 → 日本語 ★★☆☆☆ 2.0
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Personalization study findings: Email is top channel; social, web, ads next; data needs vary

Personalization is critical. Customers expect it. It increases click-throughs, open rates, conversions, retention, and ultimately revenue.

But how do you “do” personalization?

It’s different at every step of the customer journey — and there’s a lot that goes into it. There are more channels and devices to reach customers than ever. The data, content, and delivery mechanisms necessary to personalize messages vary for each of them.

That’s why we’ve been surveying you, our readers, to understand what you’re doing and how you’re doing it.

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パーソナライゼーションは重要だ。顧客もそれを求めている。それによりクリックスルー、広告収入、コンバージョン件数が増え、より多くの顧客を確保することができ、結果的に売上が増加するのだ。

しかし、一体どのようにパーソナライズするのか?

それは顧客が買い物のどの段階にいるか、で変わってくるし、そこに多くのものが絡んでくる。顧客とつながる手段やデバイスがかつてないほど多い。個人に向けたメッセージを送るのに必要なデータ、コンテンツ、配送方法は相手によって異なる。

ゆえに我々は貴方、つまり閲覧者を調べ、あなたがどんなことを、どんな風にしているのか知りたいのだ。

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Nimble Collective aims to democratize computer animation videos

Computer animation professionals have learned to deal with how difficult it is to create and publisher animated work. But the demand for animation videos — a $90 billion content market, according to Markets & Markets research — has never been greater.

Tapping the cloud, Nimble Collective has formed to make it easier to create and distribute videos produced by the animation community. It has also raised $1 million in seed funding, and it is announcing today a strategic partnership with Citrix to deliver its services via the cloud.

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Nimble Collective、コンピューターアニメーション動画の民主化を目指す

コンピューターアニメーションの専門家はアニメーション作品を制作し公開することの難しさと向き合ってきた。しかしアニメーション動画の需要はというと、Markets & Marketsの調査によればコンテンツ市場は90億米ドルとなり、かつてないほど拡大してきている。

クラウドを利用し生まれたのが、アニメーションコミュニティが生み出した動画をより簡単に製作・配信できるサービスのNimble Collectiveだ。同社はさらに100万米ドルのシードファンディングも獲得、そして本日Citrixと戦略的提携パートナーシップを組みクラウドサービスを開始すると発表している。