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スーパーの在庫管理にはまだお高い買い物だったってだけで、それを「進化の頭打ち」とするのはどうなんだろう。進化のうちには計算効率の向上だってあると思うんだけど。
うん。消費電力を下げる方向では、Apple注目の1ビット深層学習、超省電力で「スマホに常時AI」 [nikkei.com]とか。
膨大な計算力でぶん殴って今まで為し得なかった事をやろう、という方向の研究が派手だから目立ってるけど、既に出来てることを省電力化しよう、という方向の研究も着実に進んでる。
多分だけどそのへんのは学習済みのニューラルネット関数を適用する電力効率の話だけど、スーパーの需要予測は随時最新データ込みで再学習させてニューラルネット関数を更新してってると思う。この場合学習技法の電力効率の削減が必要になる。
スーパーの需要予測だと新商品やカテゴリへの対応、動向の変化を随時拾わんと徐々に乖離していくだろう。
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あと、僕は馬鹿なことをするのは嫌いですよ (わざとやるとき以外は)。-- Larry Wall
最新技術はタダじゃない (スコア:0)
スーパーの在庫管理にはまだお高い買い物だったってだけで、それを「進化の頭打ち」とするのはどうなんだろう。
進化のうちには計算効率の向上だってあると思うんだけど。
Re:最新技術はタダじゃない (スコア:5, 興味深い)
うん。消費電力を下げる方向では、Apple注目の1ビット深層学習、超省電力で「スマホに常時AI」 [nikkei.com]とか。
膨大な計算力でぶん殴って今まで為し得なかった事をやろう、という方向の研究が派手だから目立ってるけど、
既に出来てることを省電力化しよう、という方向の研究も着実に進んでる。
Re: (スコア:0)
多分だけどそのへんのは学習済みのニューラルネット関数を適用する電力効率の話だけど、
スーパーの需要予測は随時最新データ込みで再学習させてニューラルネット関数を更新してってると思う。
この場合学習技法の電力効率の削減が必要になる。
スーパーの需要予測だと新商品やカテゴリへの対応、動向の変化を随時拾わんと徐々に乖離していくだろう。