Google Researchが、「機械学習を使うシステムは高くつくぞ」という、MLの技術的負債について語る論文を出していました https://t.co/HwFeQGQqNe 機械学習を高金利のクレジットカードに例えたタイトルが秀逸
![Shota Imai@えるエル on Twitter: "Google Researchが、「機械学習を使うシステムは高くつくぞ」という、MLの技術的負債について語る論文を出していました https://t.co/HwFeQGQqNe 機械学習を高金利のクレジットカードに例えたタイトルが秀逸"](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/012e46b32aea8d95f0fa3baecbdbc4aafa12a2ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1090990418106273792%2FBgMc28cF.jpg)
Many years ago, Google created one of its famous April Fools jokes suggesting it would make an 8-bit version of Google Maps for the original Nintendo Entertainment System. [ciciplusplus] decided it needed to become a reality, however, and set to work. (Video, embedded below.) It’s a suitably blocky, low-resolution implementation, but it nevertheless is a mapping app running on an NES. Zooming in a
Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ ずっと安定して稼働していたシステムが、ある日突然エラーでクラッシュ。調べても原因が分からないので、「何らかのノイズや放射線などの影響でメモリエラーが起きたのでは?」という推測を顧客に報告した、なんて経験を持つベテランのITエンジニアは少なくないのではないでしょうか。 実際のところ、2009年のGoogleの調査では同社の本番システムにおいて、1年間で8%以上のDIMMモジュールにメモリエラーが発生していたと報告されています。想像以上にメモリエラーというのは起きているのですね。 ただし、現代のメモリとCPUなどではエラー訂正機能を備えているため、多くのメモリエラーは訂正され、システムの動作に影響を与えないようになっています。 しかし訂正しき
Haskellコミュニティでは、ネットワーク関連を担当。 4児の父であり、家庭では子供たちと、ジョギング、サッカー、スキー、釣り、クワガタ採集をして過ごす。 前回の説明では、「Initial パケット」や「Version Negotiation パケット」といった用語を未定義で使いました。今回は、こういった「パケット」や「フレーム」が、どのような構造を持っているかについて説明します。 古典的なパケット IP、UDP、およびTCPでデータをやり取りする基本単位は、すべて「ヘッダ+ペイロード」という構造を持っています。このヘッダ+ペイロードという単位は、それぞれ以下のように呼ぶのが慣習です。 IP – パケット UDP – データグラム TCP – セグメント すべてパケットと呼んでも間違いではありません。UDPの場合、IPペイロードが「UDPデータグラム(UDPヘッダ+UDPペイロード)」に
米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold v2.0」(以下、AlphaFold2)をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。Twitterを利用する生物系の研究者からは「革命的な成果だ」「これからの研究の前提が変わっていく」など、AlphaFold2の予測精度に対して驚きの声が相次いだ。 なぜAlphaFold2はこれほどの驚きや賞賛をもって迎えられているのか。タンパク質構造解析の難しさをひも解く。 未知の部分が多いタンパク質の構造 タンパク質は数十種類のアミノ酸からできており、配列によってさまざまな性質に変化する。例えば筋肉、消化酵素、髪の毛はそれぞれ役割が異なるが、いずれもタンパク質で作られている。タンパク質の構造が分かれば、生体内の化学反応の理解が進む。アルツハイマー型認知症やパーキンソン病
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第108回 Googleのサーバークラスターのメモリー圧縮機能(パート2) (中井悦司) 2021年7月 はじめに 前回に続いて、2019年に公開された論文「Software-defined far memory in warehouse-scale computers」に基づいて、Googleのサーバークラスターで用いられる独自のメモリー圧縮機能について解説していきます。これは、長期間アクセスされていないデータをメモリー上で圧縮することにより、利用可能なメインメモリーを増加するというもので、「far memory」と呼ばれるメモリーアーキテクチャーから着想を得た仕組みになります。 プロモーションレートのSLO設定 前回の記事では、「長期間アク
Appleが、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」を用いて8エクサバイトに及ぶクラウドストレージを確保しており、クラウドストレージの保持のために2021年だけで3億ドル(約330億円)の資金を投じる予定であることが報じられています。 Apple’s Spending on Google Cloud Storage On Track to Soar 50% This Year — The Information https://www.theinformation.com/articles/apples-spending-on-google-cloud-storage-on-track-to-soar-50-this-year Apple is now Google's largest corporate customer for cloud stor
Googleがアメリカ東海岸からアルゼンチンのラス・トニナスまでをつなぐ世界最長の海底ケーブル「Firmina(フィルミナ)」を発表しました。Firminaはラス・トニナスからブラジルのプライア・グランデやウルグアイのプンタ・デル・エステまで敷設され、南米大陸に快適なGoogleサービスへのアクセス環境を提供します。 Google-built Firmina subsea cable runs from the US to Argentina | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/announcing-the-firmina-subsea-cable Today, we’re announcing Firmina, an open subsea cable being built
Googleは、5月19日未明に開催したオンラインイベント「Google I/O 2021」で、同社が開発中の先進的なオンラインコミュニケーションシステム「Project Starline」を発表しました。 Imagine a magic window, and through that window you see another person, life-size and in three dimensions. Project Starline is a technology project that combines advances in hardware and software to help people feel like they're together, even when they're apart. #GoogleIO pic.twitter.com/2yNJrX
There’s a common thread that connects Google services such as Google Search, Street View, Google Photos and Google Translate: they all use Google’s Tensor Processing Unit, or TPU, to accelerate their neural network computations behind the scenes. We announced the TPU last year and recently followed up with a detailed study of its performance and architecture. In short, we found that the TPU delive
by iphonedigital 開発者やベータテスター向けに配布が開始されているiOS 14.5とiPadOS 14.5では、Safariブラウザの「セーフブラウジング」機能がAppleのサーバーから提供されるようになることが判明しました。これまでGoogleに依存していたセーフブラウジングがAppleの独自サーバーで行われるようになることで、AppleユーザーはGoogleにIPアドレスなどの個人情報を収集されることなく安全にブラウジングをすることができるようになります。 Apple redirects Google Safe Browsing traffic through its own proxy servers to prevent disclosing users' IP addresses to Google in iOS 14.5 https://the8-bit.com
米グーグルの持ち株会社アルファベットは、2月2日の2020年第4四半期決算発表で、初めてグーグルクラウドの営業損益を公開し、同部門の年間売上高が135億ドル(約1.4兆円)で、前年比46%増だったことを明らかにした。 しかし、グーグルクラウドの2020年通年の収支は56億1000万ドル(約5900億円)の赤字だった。同部門は第4四半期にアナリスト予想の38.1億ドルを上回る38億3000万ドルの売上を記録したが、12億4000万ドルの損失を出していた。 アルファベットは、2019年のグーグルクラウドの売上が89.1億ドルで、損失が46.4億ドルだったことを示唆した。 これらの数字は、クラウド業界に詳しい人にとっては驚きではないだろう。調査企業カナリスのデータによると、2020年第3四半期の世界のパブリッククラウドコンピューティング市場において、首位のアマゾンのAWSのシェアは32%で、2位
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米Google ResearchとGoogle Brainの研究チームが開発した「NeRF in the Wild」(NeRF-W)は、観光客などが撮影してインターネットで公開している建造物の写真を組み合わせて3次元化する、機械学習ベースの手法だ。 3次元にしたい建造物を一から撮影するのではなく、一般人が撮影した大量の写真データ群を使うのが特徴。手間を省き、忠実度が高いリアルな合成画像を作り上げる。 今回の手法は、Googleが以前にカリフォルニア大学バークレー校などと共同開発した「Neural Radiance Fields」(NeRF)をベースにしている。NeRFは、さまざまな角度から
AIの課題は「ルールを見つける」ことAIは自らルールを発見できるのか? / Credit:Depositphotos圧倒的な学習能力と計算能力を有するAIでも、人間の知性には遠く及びません。 実際、チェスや囲碁、将棋などで人間に勝利するAIでさえ、前提つまりルールは人間が教えてあげなければいけません。 つまり人間のように、「ルールブックを読まなくても、なんとなくルールを把握していく」ことはできないのです。 そしてこの問題はゲームAIだけでなく、すべてのAIが次の段階に進むための大きな課題でもあります。 仮にAIが「環境や状態から特定のルールを見つけ出して、最善の決定ができる」のであれば、人間以上の学習能力と計算能力を生かして、ある意味人間を超えることができるでしょう。 では、AIは「ルールを発見する」という課題を達成できるのでしょうか? 答えはYesです。 なぜなら人工知能企業DeepMi
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