ニュースとイベント – Google 翻訳、Messenger Bot の分析、Amazon Quicksight

データ、分析、コンピューティングの世界で今月人気のあるイベントとニュース。

Amazon Quicksight ビジネスインテリジェンスが一般公開されました

今月、AWS (アマゾン ウェブ サービス) は、クラウドベースのビジネス分析ソリューションである Amazon Quicksight を 1 年以上プレビュー モードで実行した後、一般公開しました。 これにより、従業員はデータをすばやく分析し、視覚化とレポートを作成できます。 AWS によると、差別化のポイントは、従来の BI ソリューションでは通常利用できないアドホック分析を実行できることです。

他のクラウド ソリューションと同様に、ハードウェアとソフトウェアのメンテナンス コストと、データベースのスケーリングに関連するコストも取り除かれます。 プレビュー エディションには 1500 の顧客がありましたが、公式 Web サイトには、現在の顧客の一部として、Hotelbeds、Infor、および MLB Advanced Media が掲載されています。

RDS、Aurora、Redshift、S3 などの AWS データ ソースに接続します。 データは、スプレッドシート、フラット ファイル、および SQL Server、MySQL、PostgreSQL などのオンプレミス データベースを介してインポートすることもできます。 これらすべてのオプションとは別に、サードパーティの SaaS 統合には Salesforce が含まれます。

価格は、スタンダード エディションではユーザーあたり月額 9 ドルから、エンタープライズ エディションでは年間契約で 18 ドルからです。 無料トライアルは、単一のユーザー アカウントで利用できます。 Gartner によると、この種の価格設定 (Power BI との競争力があり、他より大幅に低い) により、Amazon は 152 億ドルの BI および分析プラットフォーム市場で成功を収めることができます。

Google 翻訳は Google Neural Machine Translation (GNMT) に切り替わり、独自のユニバーサル言語を作成します

Google はゼロショット翻訳を導入しました。これは、これまでトレーニングされていなかった言語間の翻訳を提供するように自己トレーニングできる人工知能システムです。 これは、9 月に導入されたニューラル ネットワークである GNMT を利用しています。

ニューラル ネットワークは、人間の脳のように機能し、過去の行動から学習して新しい種類の問題を解決する能力を開発するコンピューター システムの一種であり、人間による特定のプログラミングは必要ありません。 これは、Google 翻訳が、この特定の言語ペアのトレーニング データを受け取ることなく、ギリシャ語を北京語に翻訳できるようになったことを意味します。

Google 翻訳チームは以前、複数のフレーズに分割するのではなく、文全体を読む機能を開発したと発表していました。 GNMT システムは、よりまとまりがあり、人間らしく、自然な要素を翻訳者に追加するのに役立ちました。 しかし、このシステムはテスト済みの言語でしか機能せず、Google 翻訳がサポートする 103 の言語の大部分ではメリットがありませんでした。 ゼロショット翻訳は、この特定の問題を解決するために生まれました。

これがどのように機能するかです。

GNMT が英語から韓国語、韓国語から北京語に翻訳するように訓練されている場合、これらすべての言語を使用して異なるペアを形成し、相互に翻訳を共有します。 これにより、異なる言語から取られた同様の意味を持つフレーズのクラスターが作成されます。 したがって、システムはモデリング機能を使用して英語を北京語に翻訳することができます。

Facebookがメッセンジャーボット用の分析ダッシュボードを開始

さかのぼる 2016 年 4 月、Facebook はMessengerプラットフォームを立ち上げ、企業がその上にボットを構築できるようにしました。 現在、市場には 34,000 を超える Messenger ボットがあり、ショッピング、エンターテイメント、カスタマー サービスなど、幅広い活動を処理しています。

今月、Facebook は、ボット開発者が消費者のやり取りを監視するのに役立つ分析ツールを発表しました。これは、個人の Facebook プロファイル データと照合して、深い洞察を引き出すこともできます。 Messenger ボット分析プラットフォームは、ウェブ、モバイル アプリ、ボットからのデータを統合することで、メーカーがカスタマー ジャーニー全体を視覚化するのに役立ちます。

以下に例を示します。Messenger ボット分析を使用して、メッセージの購読を解除した人々を追跡し、Facebook プロファイル データ (年齢、教育、役職、性別、場所、購入サイクル、公式を気に入ったかどうかなど) に基づいてオーディエンスセグメントを作成できます。お店のフェイスブックページです。

これらはすべて、ユーザーがメッセージをオプトアウトする前に受信したメッセージのタイプを分析するために使用できます。 Facebook はまた、ボット作成者が個々のユーザーによって実行された特定のアクションを表示できないようにするために、ユーザー データを照合して匿名化しています。

ボット作成者は、分析ツールを介してさまざまな種類のメッセージを追跡するオプションがあり、そのデータを使用して、特定のタイプの行動を促すフレーズが特定のタイプのユーザーに対してうまく機能しているかどうかを判断できます。 これは、顧客セグメントを構築し、ユーザーに送信する必要があるメッセージの関連性を向上させるのに役立ちます。

Intel が Nervana Platform で人工知能戦略を発表

スマートフォンの波が世界を襲ったとき、Intel は気づかなかった。 サーバー、ラップトップ、デスクトップに電力を供給することで知られる同社は、Qualcomm や Samsung などの SoC メーカーと競合することはできませんでした。 現在、人工知能プロジェクトをサポートするハードウェアの需要が高まっており、彼らはこの機会を逃したくありません。

Intel は、Nervana Systems の買収から得た新しいテクノロジーに基づいて、 AI に焦点を当てた戦略を立てました。 新しいポートフォリオは、フォグ コンピューティングからデータセンターでの使用に至るまで、さまざまな製品とサービスにまたがり、AI 分野での成長を加速させます。

CEO の Brian Krzanich 氏によると、Nervana の画期的なイノベーションはニューラル ネットワークに正確に適用され、モデルの並列処理 (GPU 間でモデルを分割し、各モデルに同じデータを使用する) のためのディープ ラーニングの最高のパフォーマンスと優れた計算能力を生成します。高帯域幅接続。

彼はまた、Nervana のテクノロジーは、複雑なニューラル ネットワークのトレーニングに関して、今後 3 年間でパフォーマンスを 100 倍に向上させ、データ サイエンティストが最大の AI の課題を迅速に解決するのに役立つと述べました。 AI製品の開発を補完し、ソフトウェア開発者がトレーニングやツールにアクセスできるようにするために、Intel は Intel Nervana AI Academy の立ち上げも発表しました。