機械学習のイノベーションをすべての人へ.
What’s New
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AVCC and MLCommons Join Forces to Develop an Automotive Industry Standard
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Launching GaNDLF for Scalable End-to-End Medical AI Workflows
A powerful framework combining AI with medical research to enable medical professionals to more effectively diagnose and treat patients -
New ML Benchmarks for Scientific Discovery
Four new open source benchmarks aim to uncover novel ML solutions to improve scientific discovery. -
MLPerf Inference Delivers Power Efficiency and Performance Gains
Record participation in MLCommons’ benchmark suite showcases improvements in efficiency and capabilities for deploying machine learning
MLCommonsは、機械学習のイノベーションを加速させ、すべての人に恩恵をもたらすことを目指します。
MLCommonsは、機械学習のイノベーションを加速させ、すべての人に恩恵をもたらすことを目指します。機械学習は、医療や自動車の安全性といった面で人命を救ったり、音声インターフェースや自動翻訳、自然言語処理などの技術を通じて情報へのアクセスや理解を助けてくれたりと、とても大きな可能性を秘めています。しかし、機械学習は従来のソフトウェアとは大きく異なっていて(開発者がプログラムではなく学習でアプリケーションを構築する様に) 、かつて産業革命の原動力となった精密測定、原材料、製造の各分野におけるブレイクスルーにも似た、まったく新しいタイプの技術セットが求められます。
MLCommonsは、次の3つの分野で、オープンで協調的なエンジニアリングを通して生み出される機械学習業界のニーズに応えていくことを目指します:
ベンチマーク
ベンチマークは、精度、速度、効率の観点で、一貫した測定方法を提供します。これによって、エンジニアはより信頼性の高い製品やサービスを設計でき、研究者はイノベーションを比較して新しいソリューションへの最良のアイデアを選択することができる様になります。
データセット
データセットは、あらゆる機械学習にとっての原材料です。モデルは、学習に使用されたデータで能力が決まります。そして学者や起業家は、新しいテクノロジーや新しい企業を生み出すために、とりわけ公開されたデータセットを必要とします。
ベストプラクティス
ベストプラクティスは、機械学習を活用する研究者やエンジニアが、より簡単にお互いのモデルを交換し、手法を再現し、アプリケーションを構築することを支援します。ベストプラクティスを発展させることは、機械学習の進歩を加速し、機械学習市場の成長につながります。
People’s Speech
People's Speechは、オープンな音声認識用データセットで、複数の言語による87,000時間 (10年分) のラベル付き音声が含まれます。これは既存のオープンなものより約100倍も大きなものです。People's Speechは、コンピュータビジョンの分野にイノベーションの波を巻き起こしたオープンデータセットImageNetの成功に触発されました。People's Speechも同様に、世界中の様々な言語の話者に恩恵をもたらすスピーチツーテキストの最先端技術をさらに進化させることを目指しています。スマートスピーカーと音声アシスタントが地球上のほぼすべての人に普及する2025年には、より多様な言語の音声サポートが不可欠となります。
MLCube
MLCubeは、異なるシステム間でも簡単に「プラグアンドプレイ」ができる機械学習ソフトウェアを作成するためのベストプラクティスセットです。MLCubeは、研究者が開発する革新的な機械学習モデルを共有したり、開発者がさまざまなモデルを試したり、ソフトウェア企業がモデル向けの基盤を構築したりすることを容易とすることで、より多くの人に機械学習の技術が届けられるようにします。MLCubeは新しいフレームワークやサービスではありません; MLCubeはDockerのようなコンテナを用いた機械学習モデルに対する一貫したインターフェースです。MLCubeインターフェースを使用して公開されるモデルは、ローカルマシンからさまざまな主要クラウド、あるいはKubernetesクラスタ上で、すべて同じコードを使って実行させることができるようになります。
