AutoMLニューラルネットワークの学習に関してハンドクラフトの側面が指摘されてきました。急速に多層化する畳み込みニューラルネットの学習においては黒魔術のようなテクニックが必要とされてきました。ネットワークを設計するプロセスは、しばしば著しいレベルの機械学習の専門知識を持つ専門家がかなりの時間を費やし、実験を幾度となく繰り返すことを必要とします。readニューラルネットワークの学習に関してハンドクラフトの側面が指摘されてきました。急速に多層化する畳み込みニューラルネットの学習においては黒魔術のようなテクニックが必要とされてきました。ネットワークを設計するプロセスは、しばしば著しいレベルの機械学習の専門知識を持つ専門家がかなりの時間を費やし、実験を幾度となく繰り返すことを必要とします。Googleはこの困難さをこう説明しています。「可能な全てのモデルの探索空間が膨大になりうるため、機械学習モデルを手動で設計するプロセスは困難である。典型的な10層のネットワークは10の10乗の候補のネットワークを持ちうる」。MLというプロジェクトが公にされたのは今年の5月です。Googleは機械がニューラルネットの学習を助ける方法を見つけようとしています。これが実現すれば、AIシステムを構築することから、多くの手作業を取り除くことができるかもしれません。AutoMLでは、ディープラーニングのネットワーク設計を人間が一つひとつ試行錯誤しなくてもよい。強化学習アルゴリズムを使い、膨大な数のネットワークをテストできます。アルゴリズムのそれぞれの実行から得たフィードバックを、次の実行に向けた新たな候補の作成につ変えます。これを繰り返すことで、より優れた結果をもたらすモデル構造を導き出すということのようです。テック企業は顔を認識できるスマートフォンアプリから自動運転車まで、あらゆることを約束しています。この新しい種類の人工知能を推進する複雑で時には神秘的な数学的アルゴリズムを構築するために必要な教育、経験、才能の持ち主は世界中の10,000人にすぎません。Google、Facebook、Microsoftなどの世界最大のハイテク企業は、AI専門家に年間何百万ドルの給与を支払い、争奪戦を行っています。これらのスキルを習得するには長年の努力が必要なため、専門家が不足しているのです。このためAI専門家の作業を自動化するというアイデアは研究のホットスポットになっており、AIシステムが複雑になるにつれて必要となります。誰でもモデル構築、AIの民主化Alphabetが2014年に買収したDeepMindは、Googleのデータセンターの電気料金を削減し、Googleが新しい都市を地図にする能力を加速させました。AutoMLはこれらのエキスパートをより生産的にしたり、熟練度の低いエンジニアが強力なAIを構築するのに役立つと考えられています。スンダー・ピチャイ氏は「私たちはこれを民主化したい」と語っています。誰もがニューラルネットの学習を行うAIをクラウドから活用できるようになるならば、AIは本当に水のようになるでしょう。実現に向けて」と題した記者説明会を開催し、自治体向けにゼロトラストセキュリティ導入を支援するプログラムを発表した。Premiumなどを導入し、災害時の情報共有の効率化などに成功したようだ。Runを活用し顧客生涯価値(LTV)向上を目指したデータ分析基盤を内製化した事例を紹介。AIによる会話分析、リテールメディア活用などの取り組みを進めている。'24」で、大規模言語モデル「Gemini」を活用したAIエージェントの取り組みを多数発表した。Geminiは、コーディング支援、データ分析、アプリケーション開発など、様々な分野で活用され、業務効率化や新たな価値創出に貢献することが期待されている。Graph」を発表した。この新製品は、ナレッジグラフベースの検索拡張生成(RAG)を実現させ、生成AIを巡る競争に新たな文脈を加えそうだ。Ghostアクシオン|次世代経済メディアアクシオンニュースレター:世界のテクノロジートレンドの高品質な分析Subscribe。