[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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977(2): (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/05/01(水)03:19 ID:+Ipdp7KR0(1/5) AAS
これからはエッジが普及し始めるから機械学習の裾野は急拡大するよ。
Jetson nano 開発キット 99ドル
Google Edge TPU Evaluation bord 144ドル
Edge TPU USB 74.99 ドル
これらは教育用としても使われるだろうな。
978(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/05/01(水)03:25 ID:+Ipdp7KR0(2/5) AAS
>>968 あのさ、薬剤師って医師の処方箋どおりの薬を出すだけの仕事だよ。精々間違っていないか、飲み合わせが悪い事はないかのチェックが関の山。
勝手に組み合わせたりはできないの。 AI の入る余地は全くない。メーカーが薬を作るためにAI を使うのはありだが。
982(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/05/01(水)09:14 ID:+Ipdp7KR0(3/5) AAS
>>981 薬剤師免許が取れるならね。
983: (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/05/01(水)09:21 ID:+Ipdp7KR0(4/5) AAS
>>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
外部ﾘﾝｸ:japan.zdnet.com
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。
992: (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/05/01(水)11:26 ID:+Ipdp7KR0(5/5) AAS
>>977
2018年02月14日
ARMが新AIプロセッサ「ARM Machine Learning」を発表、クラウドなしで端末による機械学習処理が可能に
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
半導体設計のARMが、AI処理用プロセッサ「ARM Machine Learning」と第2世代の「ARM Object Detection」を発表しました。
今後、ますます増大する機械学習処理を、クラウドではなく端末側で行うという流れが一気に加速しそうです。
現在、高い処理能力が求められる機械学習処理はクラウドを利用して行うのが主流となっていますが、クラウド利用ではデータを送受信するため応答速度やデータ転送量で不利です。
Hot Chips 30 - Armの第1世代マシンラーニングプロセサ(1) Armが第1世代マシンラーニングプロセサの内部構造を発表
2018/09/19
外部ﾘﾝｸ:news.mynavi.jp
Arm MLプロセッサ、明らかになったその中身
外部ﾘﾝｸ[html]:eetimes.jp
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