JAX/Flaxを使ってMNISTを学習させてみる | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
本記事は20分程度でお読みいただけます。 こんにちは。TC3データサイエンス部門の梅本です。 普段はPyTorchを使っているのですが、新しいライブラリを触るのも勉強になると思いますので、今日は新進気鋭の深層学習ライブラリであるJAX/Flaxを使って、MNISTを学習させてみようと思います。 はじめに 皆さんご存知の通り、TensorFlow、Keras、PyTorch(Chainer…)と近年は様々な深層学習ライブラリが使われています。最近、JAXというライブラリが話題になっているものの、十分すぎるライブラリがある中でなぜJAXが新たに出てきたのでしょうか？（そしてなぜ使うべきなのか）。この理由には後発ライブラリの強みとして、先行ライブラリの問題点を改良しているという点が挙げられます。現状以下のような利点が挙げられます XLAコンパイルによる高速性 厳密な乱数の管理による再現性の担保
State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
State of DevOps Report 2021を日本語で解説 ーTeam Topologies Model、プラットフォームが重要な要素ー はじめに State of DevOps ReportはDevOpsの成熟度についてアンケート形式で調査しているレポート資料です。毎年アップデートされているので、直近の動向などを理解し、かつ課題解決の活路を見出すのに良いレポートです。2021版が先日リリースされていました(もとのレポートはこちら)。 デジタルトランスフォーメーションの文脈の中で、ソフトウェア開発がますます増えてきていますが、単に一発作っておしまいではなく、継続的に進化させることが求められます。継続的にサービスを進化させていくことがビジネス力の根源となるということをアンケート調査から証明したのが、このレポートで、調査内容については、『LeanとDevOpsの科学』をご一読いただく
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