シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン（規律）の存在」や「General Electric（GE）やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/ Read less

DeepMind は どこに向かっているのか ？ 〜 2017年の公開論文 を トピック別 に 並べて 俯瞰してみたDeepMindDeepLearningMachineLearning強化学習人工知能 DeepMind社 が 公開した論文 の 技術的達成ポイント を 俯瞰 してみました。 同社 が 汎用人工知能の実現 に 向けて どこまで 歩みを進めているのか を 考える際 の 一助 となれば、幸い です。 それぞれの論文は、互いに異なるアルゴリズム（アーキテクチャ）で動くモデルであり、これらを統合して１つのモデルを作る事は容易ではないと思われます が、 全体として、DeepMind社 は、以下の要求を満たす自律的 な エージェント を 実現させるため の 要素技術 を 実現しつつあることを見て取ること が できます。 （ ただしあくまでも、個々のアルゴリズムを１つのエージェントのうちに

ご報告が遅れましたが、6月30日付で新卒の2003年から14年あまり勤務したNECを退職しました。 また、本日、東京法務局品川出張所においてヘテロDB株式会社の登記申請を行い、また、併せて新会社のチーフアーキテクト兼代表取締役社長に就任しました。 今後は、前職では実現できなかった、GPUやSSDなどヘテロジニアスな計算機資源を活用する事で、高性能、低価格、使いやすさを両立するデータベース製品の事業化を目指していく事になります。 どうぞよろしくお願いいたします。 web: http://heterodb.com/ 弊社が入居する西大井創業支援センター（品川区） 10年以上も勤務した会社を辞めてスタートアップを立ち上げるというのは、おそらく人生の中でも上位に食い込むビッグイベントの一つだと思うので、今の決意や創業に至る一連の流れについて記録を残しておこうと思います。 （書き下してみたら意外と長

趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った

走らない馬を走らせる3要素「理、心、運」 朝倉祐介氏（以下、朝倉）：はい、朝倉でございます。 （参加者から「ミクシィ！」の声） 朝倉：私は、15歳の時に競馬の騎手の候補生としてキャリアをスタートしました。以来、会社の経営も含めて、世の中で起こるだいたいすべてのことは、馬に例えて理解をしています。 （会場笑） 今日は、「走らない馬の走らせ方」すなわち衰退期に入った会社をいかに立て直すか。これを、株式会社ミクシィでの企業再生の経験をベースにシェアできればと思います。 走らない馬を走らすにあたって、私は3つの要素が必要だと考えています。理、心、運。 理。これはすなわち戦略だとか方針。頭で考えることですね。心。これは頭で考えたことをやり抜くタフネスさ、エグゼキューションの部分。運は読んで字の通りです。 問題は、この理と心と運、後付けでどれぐらい結果に貢献していたのか。この比率なんですけれども、私、

なぜ文化人類学者が電王戦に興味をもったのか――さて、今回の記事は2012年からの電王戦について振り返る長大なものになるので、先に久保さんについて少しだけ読者の方に紹介しておきたいんです。将棋ファンの中には、SYNODOSの電王戦振り返りの文章や、将棋ソフトを使いこなすことで有名な千田翔太棋士へのロングインタビューを目にした人もいるかもしれませんが、一般にはあまり知られていないと思いますので……。ご専門は文化人類学なんですよね？ 久保明教氏（以下、久保氏）： 文化人類学のなかでも「科学技術の人類学」が専門です。簡単に言うと、「人類にとってテクノロジーとはいかなるものであり、いかなるものでありうるか」を研究しています。 4/20公開予定 無料Webマガジン『E!』8号 特集「おもしろE!」 千田翔太×久保明教（×澤宏司） 機械と人間、その第三の道をゆく#内部観測 #将棋 #電王戦https:/

* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

Super Mario Run の配信を開始した当日は、待ちわびた世界中のユーザーからのアクセスが一気に集中しましたが、AWS のインフラは十分なレスポンスを返し続けてくれました。ここまで何も大きな障害が発生しないケースは、大量のアクセスが想定されるゲームの配信開始時では極めてまれなことですし、2017 年 3 月時点で 8,000 万ダウンロードを突破する規模になっても AWS で特に問題は起こっていません。 任天堂株式会社は「任天堂に関わる全ての人を笑顔にする」ことを目指し、ホームエンターテインメント分野において、世界中のユーザーにかつて経験したことのない楽しさ、面白さ、驚きを持った娯楽を提供することを最も重視しています。任天堂ではこれまで、ホームエンターテインメントのビジネスを主にゲーム専用機の提供で推進してきました。 さらに任天堂では、先進国が中心となっているゲーム専用機の利用者に

Red Chainer and Cumo: Practical Deep Learning in Ruby at RubyKaigi 2019

米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラメータ数や計算量も増大しています。そのため、現在でも、Chainer を含む一般的なフレームワークを用いた標準的な学習では 1 週間以上かかってしまうようなユースケースが少なくありません。より大規模なデータを扱ったり、試行錯誤のイテレーションを効率化するために、複数の GPU を連携させ学習を高速化させることは重要な課題です。そこで、我々は Chainer にマルチノードでの分散学習の機能を追加す

翻訳元ブログ(2016/12/12) by Carlos E. Perez https://www.linkedin.com/pulse/10-deep-learning-trends-predictions-for2017-carlos-e-perez 私は以前このブログで『ソフトウェア開発における2011年の動向予測』を投稿しましたが、今回は少し違う観点でディープラーニングについての10の予測をしましょう。企業が採用する技術という観点ではなく、研究動向と今後の予測にスポットを当てることにします。ディープラーニングによって企業へのAI導入が促進されることは間違いありません。また、まだAI化が進んでいない企業にとってはディープラーニングがAI導入への重要な第一歩になるでしょう。しかし、ディープラーニングについてのどのような発見が企業にイノベーションを起こすのかについてはそれほど明白ではあり

たいざん @tai2an けっこう反響を頂いた線画の自動着色のデモ版を公開しましたー paintschainer.preferred.tech ブログ記事はこちら↓ chainerで線画着色をwebサービスにして公開してみた qiita.com/taizan/items/7… ソースコード、学習済みモデルも公開してます pic.twitter.com/TCfOp3uZo5 2017-01-27 18:47:16

Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する

We recently released Autograd for Torch, which greatly simplified our workflow when experimenting with complex deep learning architectures. The Twitter Cortex team is continuously investing in better tooling for manipulating our large datasets, and distributing training processes across machines in our cluster. Today we’re open-sourcing four components of our training pipeline, so the community us

三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）は大手銀行で初めてインターネットで情報を保存して使用するクラウド方式に社内システムを刷新することを決めた。サービスを提供する米アマゾンと契約を結んだ。5年で百億円規模のコスト削減に加え、金融にIT（情報技術）を活用したフィンテック分野の業務にも迅速に対応できるようになる。邦銀はシステムの使いづらさが弱点とされる。新たな機能の追加を繰り返して複雑にな

Qualcommは「CES 2017」に先立つ記者会見でSnapdragon 835を発表した。子会社のQualcomm Technologiesでプロダクトマネジメント担当SVPを務めるKeith Kressin氏は、同プロセッサを採用した初めての製品が、米ODGが販売するAR（拡張現実）/VR（仮想現実）対応スマートグラスの「R-8」と「R-9」になることを明かした（写真2）。 Snapdragon 835は小型化と省電力化に加えて、AR/VRで要となるGPU性能をSnapdragon 820と比べて25％向上させており、AR/VR端末への搭載に適しているとQualcommはアピールしている。GoogleのモバイルAR技術「Daydream」にも対応している。 Kressin氏はまた、Snapdragon 835で機械学習向けの機能も強化したと主張した。Kressin氏が機械学習、特に