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日本アイ・ビー・エム株式会社

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「Chainer」の性能を最適化、学習時間を短縮するディープラーニング基盤とは?

ディープラーニングを支えるのは、試しながら実装を進められるような柔軟性を持つフレームワークだ。より高度なデータ処理が求められる将来を見据え開発された、フレームワークに最適化されたコンピューティングの技術的側面に迫る。

コンテンツ情報

公開日 2018/05/24 フォーマット URL 種類 Webキャスト
ページ数・視聴時間 18分3秒 ファイルサイズ -

要約

 認知度を飛躍的に高めつつあるAI。その代表的な手法の1つであるディープラーニングは、フレームワークによって支えられている。現在では多数のフレームワークが世に出ているが、その中でもニューラルネットワークを定義しながら実行していける「Define by Run」を主眼としたフレームワーク「Chainer」が注目されている。

 近年のIT環境の充実により、ディープラーニングで扱うデータも肥大化し、その処理も複雑化しつつある。そのため、フレームワークにはより高速にデータを処理し、学習(トレーニング)にかかる時間を今よりさらに短縮することが、将来的に求められるようになるといわれている。そのためには、フレームワークと、それに最適化されたハードウェアを組み合わせることが必要だ。

 本コンテンツは、Chainerの開発元であるPreferred NetworksとIBMの技術者による対談の模様を収録した動画だ。Chainerに最適化されたハードウェアの技術的側面からの解説はもちろん、AI黎明(れいめい)期のエピソードや、将来のAIソリューションに求められる方向性が語られるなど、ベテラン技術者同士の対談らしい興味深い内容となっている。

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