nni | An open source AutoML toolkit for neural architecture search and hyper-parameter tuning.
Who should consider using NNI Those who want to try different AutoML algorithms in their training code (model) at their local machine. Those who want to run AutoML trial jobs in different environments to speed up search (e.g. remote servers and cloud). Researchers and data scientists who want to implement their own AutoML algorithms and compare it with other algorithms. ML Platform owners who want
Autonomous Tidying-up Robot System - Preferred Networks
Overview 株式会社Preferred Networksは、ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向けて、パーソナルロボットの研究開発を行っています。 CEATEC JAPAN 2018では, トヨタ自動車株式会社が開発する "生活支援ロボットHSR（Human Support Robot)" を使い※、最先端の深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示します。 このシステムは、CEATEC JAPAN 2018に展示されるイノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」 において、インダストリ／マーケット部門 準グランプリ を受賞しました。 部屋の全自動片付けは、従来のロボットシステムでは実現困難でしたが、近年の深層学習の発展によって初めて実用的なレベルで実現できました。 物をつかむ、物を置く、動作計画を
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GitHub - microsoft/nni: An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression and hyper-parameter tuning.
