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【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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983
:
(ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b
[126.227.147.155])
2019/05/01(水)09:21
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983: (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) [sage] 2019/05/01(水) 09:21:09.72 ID:+Ipdp7KR0 >>977 自律学習可能なエッジ向けAIチップを開発--岩手大発のAISing 2019年01月24日 https://japan.zdnet.com/article/35131694/ DBTは、組み込み機器などの機械制御に特化したデータに絞ることでリアルタイムな学習と予測を可能にするというアルゴリズム。 同社ではDBTのSDK（開発環境）をSaaSで提供している。 例えばDBTは、実勢販売価格が5ドル程度のRaspberry Pi ZERO上で実行しても学習には50〜200マイクロ秒ほどで応答でき、推論では1〜5マイクロ秒ほどで応答できる。 「一定範囲の中で確実に応答することが機械制御にとって重要になる」（出澤氏）という。 また、主にIT側で先行するディープラーニングの仕組みは、大量の学習データをクラウド環境の大規模な計算資源で処理する仕組みだが、 マイクロ秒に近いほぼリアルタイムの処理性能が要求される機械制御では、ネットワークを介してクラウドと接続することによる遅延が大きな課題となっている。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/983
自律学習可能なエッジ向けチップを開発岩手大発の 年月日 は組み込み機器などの機械制御に特化したデータに絞ることでリアルタイムな学習と予測を可能にするというアルゴリズム 同社ではの開発環境をで提供している 例えばは実勢販売価格がドル程度の 上で実行しても学習にはマイクロ秒ほどで応答でき推論ではマイクロ秒ほどで応答できる 一定範囲の中で確実に応答することが機械制御にとって重要になる出氏という また主に側で先行するディープラーニングの仕組みは大量の学習データをクラウド環境の大規模な計算資源で処理する仕組みだが マイクロ秒に近いほぼリアルタイムの処理性能が要求される機械制御ではネットワークを介してクラウドと接続することによる遅延が大きな課題となっている
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