Deep Learningを利用したAI開発に これから携わる方、 既に携わっている方、 こんな悩みはありませんか? Pythonや数式を学ばないといけない ネットワーク構造やパラメータを変更するなどコーディングだと試行錯誤に時間がかかる 学習した何十種類ものニューラルネットワークの管理に苦労している ニューラルネットワークのチューニングを自動化したい 開発環境の構築に手間と費用がかかる
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Inc.:長年にわたり、Googleは数え切れないほどの研究に取り組み、膨大なデータを集め、何百万ドルもをつぎ込んで自社の従業員をより良く理解しようと努めてきました。Googleの最も興味深い取り組みの1つであるプロジェクト・アリストテレス(Project Aristotle)は、社内で最高の業績をあげているチームに焦点を当て、チームの生産性を高める秘訣を探ろうというものでした。 なかでも、生産性の高いチームと低いチームの違いは何なのか? を解明することに主眼が置かれました。 この調査をはじめる前、Googleの経営陣は、ほかの多くの組織と同じように、最高のチームをつくるということは、最高の人材を集めることであると信じていました。それは理にかなった考えです。最高のエンジニアに、MBA、博士を集めれば、最高のチームのでき上がり。そうですよね? しかし、Googleの人事分析マネージャ、Jul
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