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Googleがベータ版でディープラーニングコンテナをリリース
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Googleの人工知能部門DeepMindがイギリスの電力コストをインフラ整備なしで10％もカットする
Googleに500億円以上の巨額で買収された後、人工知能技術を磨き上げ、囲碁の世界チャンピオンを破るAI「AlphaGo」や自分で学習できるAI「DQN」などを次々と開発し世界を驚かせる「Deep Mind」が、既存の電力インフラに手を加えることなくAI技術による最適化だけで電力生産コストを10％もカットするというチャレンジを行います。 DeepMind and National Grid in AI talks to balance energy supply https://www.ft.com/content/27c8aea0-06a9-11e7-97d1-5e720a26771b DeepMindは機械学習技術を活用することで、すでにGoogleのデータセンターの電力を15％も削減することに成功しています。この技術によってGoogleは今後数年間で数億ドル(数百億円)のコストを削
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開
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