by PyTorch In collaboration with the Metal engineering team at Apple, we are excited to announce support for GPU-accelerated PyTorch training on Mac. Until now, PyTorch training on Mac only leveraged the CPU, but with the upcoming PyTorch v1.12 release, developers and researchers can take advantage of Apple silicon GPUs for significantly faster model training. This unlocks the ability to perform m
はじめに ソフトウェアエンジニアでテストマンを生業とする Kuniwak です。今回は家を買うためにやったことを紹介します。 というのも、家を買うためにやったことを知人に話してみたら面白がられたため、誰かの役に立つかもしれないと思ったからです。 なおこの記事はソフトウェアに関する技術の記事ではありません(随所に検証の基本的な考え方などが散りばめられていますが…)。また、この記事で紹介する意見・手法は多分に cocopon 氏の影響を受けています。cocopon 氏の家購入エントリもこの記事と同時に公開されているはずです。 また、この記事はとても長いので先にポイントを説明しておきます。この記事ではライフプランシミュレーションに始まり次のような3Dモデルを作って日照や照明の検証をしていきます。また、3Dモデルを作るだけでは漏れが出るのでさまざまな検証を組み合わせています: 検証のために作った3
komitsubo @komitsubo 年功序列でもいい。能力がその順番なら。大事なのは出来る人が上に上がっていけて出来ない人が下がっていく”功序列”なシステムであって、若い人を上に上げる事じゃないんだよなーと思う。だけど最近は年取ると上げちゃいけない的な勘違いシステムがよく出来るのでなんだかなーと思う。 2022-05-30 08:02:23 ℌ𝔞𝔯𝔱𝔪𝔞𝔫𝔫 @E_H_352 と思うじゃろ。2000年頃に富士通が全社に成果主義を導入したら、「評価に繋がらない仕事を誰もやらなくなった」 「管理職の評価が同じ職位同士なので馴れ合いになって客観的な評価にならなかった」 「結果として、成果主義が組織全体の生産性を下げることになった。」と本社人事部の城繁幸が書いている twitter.com/komitsubo/stat… 2022-05-30 10:56:11
AIや機械学習アルゴリズムの開発手法の一つである「MLOps」(エムエルオプス)という手法が、いま注目を集めている。ソフトウェア開発者と運用担当者がお互いに協力することで開発を迅速に進める取り組みや文化である「DevOps」の「ソフトウェア」の部分を「機械学習」に置き換えたものをMLOpsと称し、AIを自社開発する企業での導入が始まっている。 MLOpsでは、AI開発に関わるデータサイエンティストや機械学習エンジニアなどが連携し、AIの開発、運用を行う。そうすることで、複雑なワークフローを構築しても管理や自動化が容易になり、開発が加速化するなどの利点が生まれる。 ただし、企業の体制によってはこの実施が難しい場合もある。エンジニア側に工数が集中することもあれば、データサイエンティストが機械学習モデルの作成に集中できないこともあるからだ。 こうした課題を解決する方法として、「Light MLO
自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに! プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T
AI(人工知能)が我々の未来を変えていくことに対する期待と不安が叫ばれて久しいですが、近年は社会のAI化がかつての推測ほど進んでいないという見方がされています。それには一体どのような背景があるのでしょうか。 日本の労働人口の約49%が、人工知能で代替可能に オックスフォード大学が公表している、平成24年(2012年)の研究結果によると、日本の労働人口の約49%が、AI(人工知能)やロボットにより代替される可能性が高いと推計されています。 では、将来的にAIに代替されるであろう職業にはどのような特徴が見られるか今一度、確認していきましょう。 (1)豊富な知識と経験から、状況に応じて最適解を導く仕事 AIは「大量かつ正確なデータ処理」、「統計に則ったパターンの分析」を得意としています。公認会計士、株トレーダー、司法書士、薬剤師、総合事務員のような、豊富な知識と経験からシチュエーションに応じて、
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