モバイルゲーム会社の機械学習グループを立ち上げた話 - Qiita

それぞれの指標は、途中参加したメンバーや失敗したジョブなども含むため実態より若干上振れているはずですが、誤差は2割以内だと思います。このプロジェクトでは、研究アイデアを平均$\frac{C}{AB} \approx 4.3$件/人月のペースで実装し検証することができています。どのメンバーも複数のプロジェクトを掛け持ちしているので、実際の1人あたり生産性はこの数倍と考えればかなりのハイペースではないでしょうか。実験では深層生成モデルをスクラッチから訓練しているので、1試行に平均$\frac{E}{D} \approx 14$GPU時間を要しています（4GPU並列で計算しているので実時間では3.5時間程度です）。従量課金であれば試行回数を「節約」してしまいたくなる規模ですが、スパコンITOを活用して研究アイデア1つあたり$\frac{D}{C} \approx 25$試行ずつ実験しています。こ

[lanius]

ResDevOps.

[masadream]

すごいチーム。。