AIへの投資をご検討中の経営者様へ

AIの概念実証(PoC)や研究開発(R&D)で、このようなお悩みはありませんか?

「AIの民主化」から「資本主義的な」競争力へ

株式会社Accel Brainは、「AI開発」と「AI人材開発」の投資対効果の向上に貢献します。

「AIの民主化」時代の企業内研究開発



「AIの民主化」は、「AIブームの終焉」と共に語られる終着点の一種であった。「AIの民主化」の時代を特徴付けているのは、何よりも、「誰もが一定程度はAIを扱える」という大衆化された状態である。「AIの民主化」以降、もはや「AI」についての専門知識には、希少価値が伴わなくなる。(『「AIの民主化」時代の企業内研究開発: 深層学習の「実学」としての機能分析』本文より)

深層学習の「実学」としての機能分析

深層学習の利活用を自己目的化させる「AIブーム」は終焉を迎えました。今我々は、「AI」や深層学習の機能を冷徹に分析する機会を得ています。本来、「問題」を特定しない限り、深層学習や「AI」の問題解決策としての機能を理解することはできないはずです。株式会社Accel Brainは、現実の「問題」とその解決策として機能するアルゴリズムをセットで把握する問題志向型の機能主義的な方法に準拠した上で、深層学習や「AI」に関する理論とその実用の双方を重視した「実学」を実践します。

アルゴリズムのオープンソース開発

統計的機械学習、深層強化学習、敵対的生成ネットワーク、ニューラルネットワーク言語モデル、金融ファイナンス、行動経済学などの理論に準拠した独自アルゴリズムをオープンソースで提供することで、低コストで素早いアルゴリズム設計の概念実証や研究開発を支援しています。

アルゴリズムのAPI開発

自然言語処理やマルチエージェントシステムなどの独自アルゴリズムを利用したWebアプリケーションの開発者や、機械学習を「ノーコード(NoCode)」として機能的に利用したいユーザーを対象に、独自アルゴリズムをフリーミアムのAPIやオープンAPIとして提供しています。

独自アルゴリズムの開発基盤

株式会社Accel Brainは、様々なアルゴリズムを低コストで開発するための基盤をオープンソースとして公開しています。

「AIの民主化」時代の「実学」

株式会社Accel Brainは「AIの民主化」時代に相応しい、現実の社会で機能するノウハウを分析しています。

機械学習詳解

機械学習詳解

ニューラルネットワーク最適化問題、Auto-Encoderの再構成誤差最小化問題、GANの敵対的訓練、深層強化学習の応用例など、統計的機械学習の理論と方法を詳解しています。

「AI人材」の実学

「AI人材」の実学

「AI開発」で要求されるアーキテクチャ設計やユースケース駆動型開発、統計的な検証方法など、研究開発(R&D)のみならずビジネスの現場で機能する実学を記述しています。

アルゴリズム戦争の解析

アルゴリズム戦争の解析

昨今話題となっているソーシャルメディアやソーシャルゲームの不正ユーザーの動向、証券市場や暗号通貨市場で暗躍するAI(ボット)の振る舞いを、データから判読していきます。

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