TPU論文の翻訳（１）
データセンター内での Tensor Processing Unitのパフォーマンス解析 Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson, Gaurav Agrawal, Raminder Bajwa, Sarah Bates, Suresh Bhatia, Nan Boden, Al Borchers, Rick Boyle, Pierre-luc Cantin, Clifford Chao, Chris Clark, Jeremy Coriell, Mike Daley, Matt Dau, Jeffrey Dean, Ben Gelb, Tara Vazir Ghaemmaghami, Rajendra Gottipati, William Gulland, Robert Hagmann, C. Richard
Using Cloud Dataflow to run parallel predictions with your TensorFlow model - めもめも
Suppose that you've finished training your prediction model with TensorFlow, yeay! Now you have to make predictions with the trained model for tens of thousands of data. How will you do it? I will show you one of possible choices. You can use Cloud Dataflow for general parallel batch processing and it's not hard to apply machine learning models in this framework. What is Cloud Dataflow? Cloud Data
TensorFlow machine learning with financial data on Google Cloud Platform | Google Cloud Blog
TensorFlow machine learning with financial data on Google Cloud Platform If you knew what happened in the London markets, how accurately could you predict what will happen in New York? It turns out, this is a great scenario to be tackled by machine learning! The premise for this problem is that by following the sun and using data from markets that close earlier, such as London that closes 4.5 hour
Distributed TensorFlowの話 - Qiita
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
TensorFlow Paper 感想
当方機械学習素人につき大して興味はなかったものの、実は Jeff Dean 案件だと気付き whitepaper くらいは読むことにした。 ぎもん: Jeff Dean といえば MapReduce や GFS を作った Google の神話級プログラマ。そんな分散インフラの達人がなぜまた深層学習に手を出したのだろう。 わかったこと: TensorFlow は、行列(というかテンソル)に特化したデータフロー・プログラミングの分散実行処理系だった。 データフロー・プログラミングとは、データを受け取り何か計算して結果を誰かに渡す、という単位のオブジェクト(ノード、カーネルなどと呼ぶ)をつなぎ合わせてグラフをつくり、より大きな計算を表現する抽象化のパターン。最近はリアクティブの文脈で目にすることが増えた。 そして MapReduce/Hadoop も今はデータフローの枠組みでコードを書くことが多
複合機械学習による分散データ処理でさすがに良く出来てるTensorFlow
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ副代表の高橋です。 巷で話題のTensorFlow(TF)のwhite paperとソース見ました。ソースも見ましたが、whitepaperがとてもよく書けてるのでこれだけで大体設計が理解できるようになってます。 で、結論からですが、これさすがというかすごくよく出来てます。 ただ、ロボットミドルウェアのROSなどよりかはデータ解析ソフトウエアに近く、これと比べるとBriCAはかなりROSに近いです。 何が違うかですが； TFは多次元配列（テンソル）に対する操作を定義するカーネル（正確に言うと抽象操作のoperationにパラメータを与えて具体的な計算手順にしたのがカーネル）を有向グラフで表して、グラフ全体でなんらかのデータ処理パイプラインを表現、実行します。 この場合のグラフはBriCAやROSでいうところのノードやモジュールを結合した認知アーキやロボット
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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