異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単
米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張
「ディープラーニング（深層学習）専用プロセッサ『Tensor Processing Unit（TPU）』を開発し、1年前から使用している」――。米GoogleのSundar Pichai CEO（最高経営責任者）は2016年5月18日、開発者会議「Google I/O 2016」の基調講演で、同社の人工知能（AI）の知られざる秘密を明らかにした（写真1）。 TPUはディープラーニングのために開発したASIC（Application Specific Integrated Circuit、特定用途向けIC）で、GPU（Graphic Processing Unit）やFPGA（Field Programmable Gate Array）といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」（Pichai CEO）だという（写真2）。 同社は2014年から
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