機械学習最前線！Cloud Machine Learning を始めてみた！
最近、機械学習・深層学習というワードをよく耳にするようになりましたね。機械学習は知っているけど、実際に使ったことは無いという方もいるのでは無いでしょうか。昨年、Googleから機械学習のためのクラウド サービスが発表されました。それが、Google Cloud Machine Learningです。 Google Cloud Machine Learning は、サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド プラットフォーム（Google Cloud Platformで提供）です。Google Cloud Machine Learning（以下Cloud ML）の裏では、Googleが開発した機械学習ライブラリであるTensorFlowが使われています。しかし、TensorFlowや機械学習の知識が無くても、Cloud MLは簡単に試すことができます。 今回は
「技術的革新について話すだけのヤツはクソだ、黙って手を動かせ」とLinux生みの親のリーナス・トーバルズが語る
Linuxカーネルを開発したリーナス・トーバルズ氏が、Linux Foundationが開催したOpen Source Leadership Summit 2017(OSLS 2017)で行われた対談で、近年のテクノロジー業界についてや、自身の仕事の考え方を語りました。 Talk of tech innovation is bullsh*t. Shut up and get the work done – says Linus Torvalds • The Register http://www.theregister.co.uk/2017/02/15/think_different_shut_up_and_work_harder_says_linus_torvalds/ OSLS 2017でリーナス・トーバルズ氏は、Linux Foundationで取締役を務めるジム・ゼムリン氏と対談を
デブサミ2017「DeNAの機械学習基盤と分析基盤」講演メモ #devsumi - 元RX-7乗りの適当な日々
sonots先生の話を聞きに行ってきたので、そのメモを残しておきます。 瀬尾 直利 氏 DeNA Co., Ltd. AIシステム部 リードエンジニア DeNAの機械学習基盤 ディープラーニングの基盤 => GPU基盤 という認識 GPUすごくて、CPU使って30日のところ、GPUを使うと4日くらいのオーダー GPUの特徴 並列処理が得意 CPUだと24coreとかのオーダー GPUでは3000〜4000core 分岐処理は苦手 行列演算に向いている GPU製品 NVIDIA Tesla HPC向けにGPUシリーズ NVIDIA GeForce GRID クラウドゲーミング向け AMD FirePro NVIDIA Tesla API CUDA OpenCL DirectCompute CUDAのアーキテクチャ CPU(ホスト)からGPU(デバイス)にデータを転送 GPUで処理 GPUから
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Intel’s Atom C2000 chip flaw spreads to Juniper
Kindleストアでプログラミング・IT技術書が半額セール、人気のPython機械学習の解説書も
DeNA TechCon 2017 と Developers Summit 2017 でDeNAの機械学習基盤と分析基盤の講演をしました - sonots:blog
