Emotional, Burning, Unlimited Tuned Laboratory
AWSが年次イベント「AWS re:Invent 2016」で、人工知能サービスや大型トラックでのデータ搬送サービスなど、多数の新サービスを発表した。
機械学習に取り組んでいるものの、なかなか希望通りの精度が出ないケースがある。予測や判断のレベルを高めるためには、学習課程の加速が有効だ。事例とともに、その機能や特徴を詳しく見ていこう。
がん患者の臨床データなどをAIで解析し、診断や治療の精度向上につなげるシステムを国立がん研究センターや産総研らが開発する。
Amazon Lex – 対話的音声＆テキストインターフェースを構築
AWS Snowmobile – Move Exabytes of Data to the Cloud in Weeks
第3次人工知能（AI）ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。
人とAIの共存で進化する「おもてなし
IoTなどがもたらすビッグデータから新たな知見を引き出す「データサイエンティスト」。統計学の第一人者はその人材像として「逆Π（パイ）型」が求められるという。どういうことか。
富士通がAI関連APIをパッケージ化した「Zinraiプラットフォームサービス」の提供をスタート。世界最速クラスの学習処理能力を実現したというディープラーニング基盤も提供する。
