※手書きにて一枚ずつ名入れを行っております。※ご注文入力画面で備考欄にお子様のお名前、生年月日をご記入ください。◆送料無料でお届け致します。※北海道、沖縄は送料無料の対象外です。木札にお入れするお子様のお名前・生年月日は、ご注文入力の際に備考欄にご記入ください。木札は職人が一つ一つ手書きしておりますので、通常、製作に5〜7日程度かかります。※混み具合などにより、さらにお時間を頂戴する場合もございます。手書きにて一枚ずつ名入れを行っております。※ご注文入力画面で備考欄にお子様のお名前、生年月日をご記入ください。◆送料無料でお届け致します。※北海道、沖縄は送料無料の対象外です。【ギフト対応】大切な方へ贈るお祝いやプレゼントに最適なギフト対応を承ります。※ご自宅へ配送の場合でも、価格の分かる明細書などはお入れしていない為、明細書や領収証が必要な場合はお申し付け下さい。社内の関係者の誰もが、機械学習を使ったサービス改善を実施できる。した環境の実現に向けて、配車サービスのウーバーが社内システムを強化しています。同社はこれまで各サービスで機械学習を活用した機能を実装してきました。データをもとに、配達時間を予測するといった具合です。した機能の開発・実装に向けて、ウーバーが活用しているのが、自社向け機械学習プラットフォームMichelangelo(ミケランジェロ)。HDFSやSpark、TensorFlowなどのオープンソースを中心に構築されています。データの処理や学習モデルの構築、予測など、これまでチームによってバラバラだった一連のワークフローがこのプラットフォームによって標準化できたといいます。過去1年にわたって社内のエンジニアやデータサイエンティスト向けに導入を進めていたといいますが、今回公式に発表されました。機械学習を活用するにあたって、なぜ社内共通のプラットフォームが必要なのか?実際にどのように使われているのか?詳細をみていきましょう。機械学習モデルを開発・実装するにあたって、ミケランジェロのような社内共通プラットフォームがなかった時代。ウーバーは予測モデルを備えたシステムが必要になるたびに、毎回ゼロベースで構築していたといいます。そのため手間と時間が膨大にかかることから、オープンソースのツールを使って短期間で作れるものに限られていたそう。それだけのことができるスキルやリソースを持った一部のデータサイエンティストやエンジニアが活用するにとどまっていました。機械学習モデルを学習させる際も、個々のデータサイエンティストが持つデスクトップで動く範囲のみ。学習結果を保存する共通の場所もないから、取り組みがサイロ化してしまう。このような状態では、社内の誰もがより手軽に機械学習モデルに携われる状態にまでスケールさせることができないでいたのです。そこでウーバーが導入したシステムがミケランジェロ。サービスに機械学習モデルを実装するにあたって必要な次のワークフローを標準化することができるといいます。ミケランジェロを使った機械学習実装の代表例として紹介されているサービスが、フードデリバリーのUberEats。配達時間の予測やレストランのランキング付けなどに活用されているとのこと。「配達時間を正確に予測することは、思ったより複雑だ」とウーバーはブログ記事で述べています。ケースごとの不確定要素が非常に多いからです。料理の調理時間は、注文内容やレストランの繁忙度によって異なります。UberEatsの配達パートナーがレストランに到着するまでの時間や、配達先に到着するまでにかかる時間は、距離やルート、交通量、天気など、多くの要素に影響されます。UberEatsがミケランジェロを通して目指すゴールは、こうした不確定要素が複雑にからみ合う状況かでも、正確な配達時間を表示すること。models”と呼ばれる手法を活用しているそうです。今後も向こう数カ月間で、機械学習を自動で最適化するAutoMLの導入を予定するなど、プラットフォームの改善活動を続けていくとしています。自前の超小型人工衛星によって撮影した人工衛星写真を販売している会社です。顧客としてグーグルやアップル、マイクロソフト、アメリカの政府機関といったメジャーどころを抱えているものの、誰もが知っている企業というわけではないかもしれません。知らぬ間に同社のサービスに触れていることは多いはず。誰もが使っているGoogleマップ。ここに載っている衛星写真の一部は、デジタルグローブが保有する衛星によって撮影されたものです。彼らは、今回のお題でもある人工知能関連のサービスも提供しています。それがディープラーニング(深層学習)を活用した衛星写真の解析プラットフォーム「GBDX」。GBDXには、デジタルグローブがこれまでに撮りためた膨大な衛星写真(90ペタバイト!)がアーカイブされています。これらを解析することで、「何が映っているのか?」「いくつ映っているのか?」「それらが時系列でどう変化したのか?」といったことが分かります。それが自動で分かるとどうなるの?と聞かれそうですが、後で紹介するように、応用範囲はとても幅広いです。仮に人間が衛星写真を目視で分析しようとすると、とてつもなく大変なわけです。ナイジェリアの衛星写真で、地図にもなっていない奥地です。この画像には、集落がいくつも映っています。ワクチンなどの必要物資をこうした未開の地の人たちに届けたい、という機関があった場合、これまでであれば衛星画像に映る彼らの居場所を目視で調べていたわけです。気の遠くなるような作業ですね。GBDXであれば、こんな風に自動で検知できてしまいます。場合によっては1秒間に何十件というペースで。Uberのサービスにも採用されています。機械学習による衛星写真の解析というのは、これからどんどん身近になっていくのだろうなと感じさせますね。事例の内容も結構面白いものばかり。「こうやって使うものなんだ」というのを知っていて損はないと思います。いくつかピックアップして紹介しましょう。保険会社にとって、都市にある無数の建物の中から、プールがある住宅を見分けるということは、保険の査定などのために非常に重要です。衛星写真をもとに、人間が目視で見分けるというのはとても困難。プールによって色や形、サイズは様々ですし、場合によってはブルーカバーやトランポリン、小さな建築物などをプールと見間違えることも。あまりに膨大な時間と手間がかかるので、人間では事実上不可能です。いって全て機械学習に置き換えれば済む話でもありません。確かに機械学習であれば人間による作業よりも圧倒的に速いですが、正確性は劣ってしまうからです。人間よりも速く、かつ正確に。これを実現するための対策が、人間による目視の作業結果をもとに、ディープラーニングによってシステムを学習させる方法です。デジタルグローブは、Tomnodというクラウドソーシングサイトを運営しています。ここで住宅地の衛星写真を公開し、一般ユーザーにプールを見分けてもらうというキャンペーンを実施しました。ここでの結果をもとに、プールを含む住宅の画像ピクセルの特徴を学習することで、機械学習の精度を高めていったといいます。その結果、88%の精度で1秒間に60件以上のプール付き住宅を自動で見分けることができるようになったそうです。配車サービスのUberは昨年7月、デジタルグローブによる衛星写真の活用を始めました。タクシーの乗客をピックアップする最適な地点を見極めるためだそうです。そのためには日々の街並みの変化、つまり新しくできた道路や工事中の場所、標識の変更などを迅速に把握する必要があります。公式の地図に追加されてからでは遅いのです。デジタルグローブであれば、最も精度の高い衛星だと30センチメートルほどの物体でも識別できます。標識や郵便受けサイズの変化でも検知できるということです。Uberが目指す自動運転による配車サービスの実現にも、こうした情報が活用されるとみられています。最後の事例は、石油やガスのパイプライン輸送業者。アメリカでは、石油やガスをパイプラインで遠方に輸送する事業に、数百社に上る企業がたずさわっています。アメリカ全土に敷かれたパイプラインの全長は、石油で350万キロメートル、ガスで48万キロメートルに及ぶそう。したパイプラインは人里離れた地域だけでなく、人口が密集したエリアも通ることから、災害や設備の不備によって人に危険をおよぼす可能性があります。そのため連邦政府はとても厳しい安全基準を設定。定期的かつ詳細な検査やメンテナンス、改良を求めています。した基準の厳しさは、パイプラインから市街地までの距離など、周辺環境によって変わってきます。周辺環境、つまり建物や道路、土地の活用などは時と共に変化します。そのためオペレーターたちは、こうした変化を常に把握して、必要に応じて設備を対応させなくてはなりません。周辺環境の変化を把握するために、人力でモニタリングする方法もあります。オープンソースで作られる世界地図であるOpenStreetMapをウォッチしたり、Twitterに投稿されたツイートを分析して、関連しそうな内容を抽出するといったやり方です。効率と精度を上げるために、活用が始まっているのがデジタルグローブのGBDX。機械学習とクラウドソーシングの組み合わせによって、パイプライン周辺の変化をより的確かつ迅速に知ることができるとのこと。ビジネスから人道支援まで、幅広い分野で実用化が進むGBDX。ちなみに分析できる地域は限られるものの、無料で使えるプランもあるようですね。b2b04ifjv71245-五月人形AI4UはAIビジネスの一歩を踏み出すWEBメディアです。ジェット・ブラック]。