ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開 Googleはディープラーニングに対応した機械学習ライブラリの最新バージョン「TensorFlow 0.8」を公開しました。 これまでTensorFlowは1台のマシンでしか実行できませんでしたが、新バージョンからは分散コンピューティングをサポートし、何百台ものコンピュータを使って並列実行することで学習処理を高速化できるようになりました。 このTensorFlow 0.8を用いて、Inceptionモデルに対応した機会学習を分散コンピューティングで実現するのが「Distributed TensorFlow」です。 分散コンピューティングを用いて100台のGPUを投入することで、学習の速度が56倍向上したとのこと。 また、Te
［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
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