『微分可能プログラミング』はどこから来たのか - bonotakeの日記
はじめに（8/3追記） この記事を一旦書いたあと、重要な追加証言が得られたため、追記修正しています。結論もやや変わっていますが、現時点のほうがより正確です。 本編：ここから ディープラーニングが現在これだけ流行っている1つの要因は、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが非常に便利だからです。ニューラルネットワークの設計、訓練、そして分類などの推論がフレームワークを使えばとても簡単に行なえます。 普通に使っている人達は、これらのフレームワークを『ツール』あるいは『ライブラリ』だとみなしていると思います。でも実際のところ、これらはプログラミング言語です。より正確に言えば、すべてのディープラーニングフレームワークはディープラーニング計算用DSL（Domain-Specific Language、ドメイン特化言語）と見なせます。このDSLは大抵、Pythonなど他の汎用言語への
『Practical Developers』読みました - bonotakeの日記
技術評論社様から献本いただきました。ありがとうございます。 Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編] 作者: 飯塚健太郎,大川徳之,keno,古賀理,田中一樹,徳永拓之,西田圭介,森田和孝出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/09メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 献本されたからとか、筆者に個人的にゆかりのある人が多いからとかではなく、純粋に、読んで面白かったです。 僕は（ご存知の通り）機械学習工学研究会（MLSE）なる、機械学習システムをどう構築するかっていう工学を考える研究会にどっぷりかかずらわっているんですけども。 この本のサブタイトルが「機械学習時代のソフトウェア開発はどう変わったのか」になっていて、まさにこの、機械学習工学的な興味に照らしてどんぴしゃな内容だったわけ
ハードウェア構築言語 Chisel がアツい（かもしれない） - bonotakeの日記
いきなりタイトルと関係なさそうな話題からスタートしますが、今週1番のトピックは、なんと言ってもEdge TPUがオフィシャルに発売されたことでしょう。 しかもUSB接続のアクセラレータがたった80ドル弱ですよ。日本だとMouserで8800円ほど。 こいつをいち早く入手できたIdein社内でのお試し結果がこちら。 Edge TPU(USB版) Mobilenet v2 1.0 224x224 ImageNet Raspberry Pi 3 Model B v1.2 で10msちょっとでした pic.twitter.com/BOfSAgUewJ— Koichi Nakamura (@9_ties) 2019年3月5日 10msってことはあと6ms程度別の処理に充てても高精度カメラのフレームレート60fpsに間に合っちゃうってことで、これはくそっ速い。 僕は去年夏にEdge TPUがアナウンス
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