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人工知能

UEIやソニーCSLなど、深層学習システムを簡単に使えるという製品を開発・リリースへ 20

ストーリー by hylom
手動パラメータ設定無しでどこまでやれるのだろう 部門より

UEIとソニーコンピュータサイエンス研究所(ソニーCSL)、米WiLが共同でプログラミングなしに深層学習(ディープラーニング)システムを利用できるという「GHELIA Studio」を開発、本年度中にサービスを開始すると発表したITmedia日経ITpro)。

GHELIA StudioはLinuxおよびNVIDIAのGPUを使用する深層学習システムで、オンプレミスのほかクラウドでも提供する。2017年内にベータ版をリリース、製品版を2018年3月にリリースする予定。最大の特徴はデータを用意するだけで全自動で学習を行える点だそうだ。また、学習モデルを公開できるマーケットプレイス「みんなのAI」も用意するという。

GHELIA Studiは3社が協同で設立した新会社ギリア(GHELIA)によって提供されるとのこと。同社社長にはUEIの清水社長が就任する。

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  • by Anonymous Coward on 2017年12月04日 16時13分 (#3323083)

    > それ以外にも、手書き方式のタブレット端末など、幅広い製品開発を計画している。

    • by Anonymous Coward

      またけったいなコンサルだけが儲けて終わるんやろね

    • by Anonymous Coward

      清水亮に懲りるなんて概念があると思っていたのか…。

  • by Anonymous Coward on 2017年12月04日 16時32分 (#3323092)

    機械学習にXeon使って何するの?

    • by Anonymous Coward

      >GPU : NVIDIA Kepler世代以降対応

      ?

      • by Anonymous Coward

        その要件を見せられて選べるの?

        • by Anonymous Coward

          「一番いいのを頼む」
          こうだろ

          • by Anonymous Coward

            「ゲームには使わないから」と口走ってGeForce 710が届くところまで見えた

        • by Anonymous Coward

          普通はComputeCapability=3以降、CUDA=7以降対応ってのが多いから、Kepler以降ってのは普通の要件では?
          それともボードの型番まで書かないと選べないってことなのかな。
          深層学習を簡単に使えるといったって、そんなことまでサポート必要な素人向けではないから、この程度の情報で大丈夫だと思うけど。

          • by Anonymous Coward

            CPUが型番指定で書かれてるのは型番まで書かないと選べないと想定してるからだろ
            どう考えてもSSDにNVMe接続を指定する前にTesla P100が良いとかTitan XPでも構わないとかQuadroは自己責任とか1080買っとけとか言うことがあるだろ

            • by Anonymous Coward

              それ拡張カードの名前じゃないの?
              CPUと同じ指定の仕方するなら、GV100とか指定しないとね。

              まぁ単体販売するようになった現在、ぶっちゃけTesla V100買え以外に推奨のしようがない。
              それ以下の予算しか使わない用途なら、クラウドの方がいい。

              • by Anonymous Coward

                推奨要件と書いておきながら必須要件にしか見えないし、しかもものすごく大雑把というのが異様だ
                スラド民の仕事はこんなものが許容される程度なのか

              • by Anonymous Coward

                これ銀行の基幹システムの開発ツールとかじゃありませんよ、「深層学習システム」のお試し・入門キットみたいなものだと思います。
                上手くすれば手持ちの機材で試してみて「ほ~」と言って、次の調査開発案件でもっと予算を割り振ろう(割り振って貰えるようデモをしよう)、そういうものでしょう。CPUやらGPUやら云々の以前に、この辺りを間違えると悲惨なことになりますよ。

              • by Anonymous Coward

                DNNではCPUが遅くても下ごしらえが遅いなあと思うだけだけど
                実際に計算するのはGPU様だからVRAMが足りなくて途中でクラッシュすると悲しいよ

      • by Anonymous Coward
        推奨動作環境:      
        OS:Ubuntu Linux 14.04 以上
        GPU:NVIDIA Kepler世代以降対応
        CPU:XEON E5-2620v2 x2以上推奨
        RAM:32GB以上(128GB以上推奨)
        ストレージ:NVMe 1.2TBx2 RAID0

        GPU以外は詳細に書かれているわけだが、何とも思わなかった?
        • by Anonymous Coward

          詳細は書いてなくても、書いてはあるよね?
          Xeon使って~は明らかに誤認してると思うけど。

          • by Anonymous Coward

            一生MNISTしてろ

            • by Anonymous Coward

              MNISTさんdisるのイクナイ

              つかMNISTデータに対してあんな事やこんな事を適切に行えるのなら、
              DeepLearning一本槍よりは実務向けではあるよなー。今の所

              MNISTを使うのであれば、主に分類だけだろうけど

  • by Anonymous Coward on 2017年12月05日 2時22分 (#3323397)

    してくれるの?データ用意するだけでってことは。

    • by Anonymous Coward

      >第1弾製品のGHELIA Studioは、手持ちのデータをアップロードするだけで、
      >そのデータを使うとどんな人工知能が作れるか提案され、人工知能のタイプを
      >選ぶだけで全自動で学習を開始するツールになるという。

      何をするかは選択するみたいやね。

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私は悩みをリストアップし始めたが、そのあまりの長さにいやけがさし、何も考えないことにした。-- Robert C. Pike

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