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「Chainer」最新記事一覧

人工知能ニュース:
インテルとPFNが協業、「Chainer」のパフォーマンスを大幅に向上へ
Preferred Networksが、同社のディープラーニング向けオープンソースフレームワーク「Chainer」の開発で、インテルと協業すると発表。インテルの汎用インフラ上で、Chainerのパフォーマンスを大幅に向上させるのが目的だ。(2017/4/21)

インテルの汎用インフラ上での大幅な性能向上を目指す:
インテルとPFN、ディープラーニング向けOSSフレームワーク「Chainer」の開発で協業
米インテルとPreferred Networksは、ニューラルネットワーク向けフレームワーク「Chainer」の開発で協業する。インテルアーキテクチャ向けにChainerを最適化する。(2017/4/7)

AI/Deep Learning分野で企業に届けたい価値とは:
PR:Dell EMCがTensorFlow、Caffe、MXNetのパフォーマンス比較をNVIDIAのGPU「Tesla P100」で行った理由
Dell EMCがAI/ディープラーニング分野での取り組みを活発化させている。オープンで標準的な技術を使って企業の課題をシンプル化してきた同社は、AI/ディープラーニング分野にどう取り組むのか。(2017/4/10)

機械学習活用プロジェクト大解剖(2):
「Deep Learningをサービスに導入したい!」人に周囲が泣かされないために
サイト内検索のランキングアルゴリズムに機械学習を活用した事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る連載。今回は、機械学習を活用しやすくする開発・運用体制や、機械学習を実際に活用する人が意識することについて解説します。(2017/3/30)

ザイリンクス reVISIONスタック:
エッジへの機械学習実装を加速させる開発環境
ザイリンクスが組み込み機器で機械学習による画像認識を容易に実装する開発環境、「reVISIONスタック」を2017年第2四半期に提供する。(2017/3/27)

組み込み開発ニュース:
画像認識の機械学習アルゴリズムを容易に組み込める、ザイリンクスが新開発環境
ザイリンクスは、機械学習ベースの画像認識アルゴリズムを組み込み機器で容易に活用するための開発環境「reVISIONスタック」を発表した。2017年4〜6月期の市場投入する計画。(2017/3/14)

「多様な選択肢と企業向けサポート」を提供:
IBM POWER8対応ディープラーニング開発ツール群「IBM PowerAI」が「TensorFlow」フレームワークをサポート
IBMのディープラーニング開発ツール群「IBM PowerAI」がグーグルの「TensorFlow」フレームワークをサポートした。(2017/1/30)

線画を自動でカラーに ディープラーニング応用のWebサービスが登場
ディープラーニングを応用し、線画を自動でカラーにしてくれるWebサービスが公開された。大まかに色を指定して塗ってもらうことも可能だ。(2017/1/30)

PythonコードからFPGAを生成、深層学習したDNNをハードウェアに:
PR:機械学習/Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGAを使うハードルがさらに下がってきている。ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。(2017/1/30)

特集:Visual Studioで始めるPythonプログラミング:
Pythonの文字列/ファイル操作/組み込み関数(もしくは落ち穂拾い)
Pythonでプログラミングをする上で必須の知識といえる文字列やファイルの扱い方の基本、便利に使える組み込み関数を本稿では紹介する。(2017/1/27)

Pythonで始める機械学習入門(1):
Pythonで機械学習/Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ/ツール7選
最近流行の機械学習/Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説する連載。初回は、筆者が実業務で有用としているライブラリ/ツールを7つ紹介します。(2016/11/24)

Deep Learningで始める文書解析入門(終):
LSTMとResidual Learningでも難しい「助詞の検出」精度を改善した探索アルゴリズムとは
本連載では、Deep Learningの中でも、時系列データを扱うRecurrent Neural Networkについて解説。加えて、その応用方法として原稿校正(誤字脱字の検知)の自動化について解説します。今回は、Long Short Term MemoryとResidual Learningの概要、「助詞の検出」精度を改善した探索アルゴリズムについて。(2016/11/11)

特集:タイニーレファレンス:
TensorFlowやChainerに興味があるけど、Python未経験の技術者が最低限知っておいた方がいい基礎文法まとめ
Python 3の基本となる構文要素や、データ型の使い方、関数とクラスの定義方法を構文やサンプルコード多めでギュッと濃縮。(2016/10/28)

専門知識なしでディープラーニングを扱えるよう工夫:
UEI、GeForce TITAN X搭載ディープラーニング用マシン「DEEPstation DK-1000」を発売
UEIが、GPUにGeForce TITAN Xを採用したディープラーニング用ワークステーションの新機種「DEEPstation DK-1000」の販売を開始。専門知識なしでもディープラーニングを扱えるという深層学習用GUI環境「CSLAIER」をプリインストールする。(2016/10/26)

製造ITニュース:
ディープラーニング・AI用の高速Linuxサーバ新製品を発売
GDEPソリューションズは、菱洋エレクトロとともに、日立製作所のディープラーニング・AI用サーバ「SR24000/DL1」を発表した。ディープラーニングや高度なデータ分析など、負荷の高いワークロード用に設計された高速Linuxサーバの新製品だ。(2016/10/21)

Deep Learningで始める文書解析入門(1):
Recurrent Neural Networkとは何か、他のニューラルネットワークと何が違うのか
本連載では、Deep Learningの中でも、時系列データを扱うRecurrent Neural Networkについて解説。加えて、その応用方法として原稿校正(誤字脱字の検知)の自動化について解説します。(2016/8/30)

スマホで便利な環境構築手順書:
機械学習、ビッグデータ解析に欠かせない、PythonをWindowsにダウンロードしてインストール、アンインストールする
本連載では、さまざまなソフトウェアのインストール、実行するためのセットアップ設定、実行確認、アンインストールの手順を解説する。今回は、Pythonとは何か、Pythonのインストールとアンインストールについて解説。Pythonがよく使われる機械学習やビッグデータ解析を始める参考にしてほしい。(2016/7/7)

分散型機械学習を実装可能:
ファナックなど、製造業IoT進める情報基盤を発表
ファナックなど4社は、製造業の現場において、さまざまセンサーから得られたデータを1つのプラットフォームで解析することで、設備効率/生産性/品質を向上させることを目的とした情報基盤プラットフォーム「FANUC Intelligent Edge Link and Drive system」を発表した。(2016/4/19)

Dev Basics/Keyword:
Python(プログラミング言語)
Pythonはオープンソースで開発されているオブジェクト指向スクリプト言語であり、シンプルなコードの記述、可読性の高さなどをその特徴とする。(2016/3/18)

いまさら聞けないDeep Learning超入門(1):
ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく連載。初回は、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選を紹介する。(2015/10/27)

NVIDIAとPreferred Networksが技術提携を発表:
ディープラーニングの発展はGPUが加速させる?
NVIDIAは、産業用機器に向けたディープラーニング(深層学習)技術の開発において、Preferred Networksと技術提携をすると発表した。自社の高性能な演算処理能力を持つGPUを用いることで、ディープラーニングの可能性を最大限に広げていくとしている。(2015/9/24)



多くの予想を裏切り、第45代アメリカ合衆国大統領選挙に勝利。貿易に関しては明らかに保護主義的になり、海外人材の活用も難しくなる見込みであり、特にグローバル企業にとっては逆風となるかもしれない。

携帯機としても据え置き機としても使える、任天堂の最新ゲーム機。本体+ディスプレイ、分解可能なコントローラ、テレビに接続するためのドックといった構成で、特に携帯機としての複数人プレイの幅が広くなる印象だ。

アベノミクスの中でも大きなテーマとされている働き方改革と労働生産性の向上。その実現のためには人工知能等も含むITの活用も重要であり、IT業界では自ら率先して新たな取り組みを行う企業も増えてきている。