SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo

Machine Learning Night - Preferred Networksの顧客向けプロダクト開発 - 谷脇大輔

•
•
Preferred Networks
Preferred Networks

Preferred Networks (PFN)は、これまでの研究開発成果を事業化していくフェーズをむかえています。 本講演では、PFNの顧客向けプロダクトの開発について、その必要性や開発体制、インフラ、アプリケーション構成についてお話ししました。

Technologie
1 von 11
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Preferred Networksの 顧客向けプロダクト開発 2019/12/10 Machine Learning Night Daisuke Taniwaki, Engineer Preferred Networks, Inc. 1
自己紹介 谷脇 大輔 (Daisuke Taniwaki) 職歴 2008~2012 Trend Micro - 未知の脅威を発見するWebクローラ 2012~2014 Kakaku.com - Tabelog USの立ち上げ 2014~2017 Kaizen Platform - Kaizen Optimization Platform 2017~現在 Preferred Networks - ジョブスケジューラやクラスター向けツール 機械学習を用いたプロダクト開発 技術領域 dtaniwaki dtaniwaki 2
本日の流れ - PFNの研究環境 - プロダクト開発チームについて - インフラ、アプリケーション構成 3
PFNの研究環境 4 MN-1 Tesla P100: 1024基 Tesla V100: 512基 MN-2 Tesla V100: 1024基 MN-3 (準備中) MN-Core: ?基 Ref: MN-2が動き出しましたhttps://tech.preferred.jp/ja/blog/mn-2-is-up/ ディープラーニングを高速化 する専用プロセッサー 多様な研究領域 - 工作機械・産業用ロボット - 自動運転 - バイオ・ヘルスケア - パーソナルロボット - クリエイティブ - スポーツ解析 民間企業の計算資源 として国内最大級
今までのPFNの研究開発 - 高い技術力をベースに企業との共同研究が主体 - 技術や研究成果を応用したプロダクトは少ない 5
プロダクト開発チームの発足 - 優れた研究成果を世に広めるために、将来のスケーラビリティを考慮したアプリ ケーション開発を高品質かつ高速に行う。 6 Images by 旭川医科大学 教育研究支援センター http://www.asahikawa-med.ac.jp/arec/RE/
プロダクト開発体制 7 顧客A 顧客B 研究チーム for A 研究チーム for Bプロダクト開発チーム プロジェクト for A プロジェクト for B 主担当 主担当 プロジェクト管理はプロジェクト毎 Icons made by Eucalyp from www.flaticon.com
全体インフラ構成 8 顧客A 社内環境 開発環境 顧客A専用環境 VPC Peering 顧客B専用環境 Public access w/ Auth Private access Kubernetes Kustomize Terraform - 開発環境はコスト削減のため共有 - 本番環境は顧客毎に作成 - 環境毎に機密情報はKMSで暗号化、IAMで権限管理 - リソースはterraform & kustomizeで再利用 Icons made by Eucalyp from www.flaticon.com Development 顧客A 顧客B
アプリケーション構成一例 9 Application Frontend Application Backend Domain-common Handler Inference Server Application Worker WEB ML Model - マイクロサービスにすることで、 開発分担、デプロイを容易にする。 ドメイン固有の共通処理を再利用する。 研究のコードの移植を容易にする。 - アプリケーションはKubernetes (EKS)を利用する。 - RDBやストレージ、ロードバランサーなど アプリケーション固有でないものはAWSを利用する。 Other Application Gopher icon by Takuya Ueda https://twitter.com/tenntenn Icon made by prettycons from www.flaticon.com Icons made by Eucalyp from www.flaticon.com
アプリケーションエンジニア 採用強化中です！ 10
THANK YOU for listening 11

Empfohlen

PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021Preferred Networks
 
Marp Tutorial
Marp TutorialMarp Tutorial
Marp TutorialRui Watanabe
 
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築Kosuke Shinoda
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Modelscvpaper. challenge
 
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際Tetsutaro Watanabe
 
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦Preferred Networks
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術Preferred Networks
 
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)Deep Learning JP
 

Empfohlen

PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021Preferred Networks
 
Marp Tutorial
Marp TutorialMarp Tutorial
Marp TutorialRui Watanabe
 
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築
PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築Kosuke Shinoda
 
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models
【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Modelscvpaper. challenge
 
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際Tetsutaro Watanabe
 
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦Preferred Networks
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術Preferred Networks
 
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)Deep Learning JP
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情Yuta Kikuchi
 
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）Preferred Networks
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised LearningまとめDeep Learning JP
 
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～Hideki Tsunashima
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Yusuke Fujimoto
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門Takuji Tahara
 
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景Deep Learning JP
 
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイTransformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイcvpaper. challenge
 
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
 
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for VisionDeep Learning JP
 
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用SSII
 
機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？Sho Tanaka
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門Shuyo Nakatani
 
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2Preferred Networks
 
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）NTT DATA Technology & Innovation
 
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化Yusuke Uchida
 
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法についてTransformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法についてSho Takase
 
Machine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSSMachine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSSyusuke shibui
 
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE広樹 本間
 
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructurePreferred Networks
 
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用Preferred Networks
 

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情Yuta Kikuchi
 
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）Preferred Networks
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised LearningまとめDeep Learning JP
 
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～Hideki Tsunashima
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Yusuke Fujimoto
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門Takuji Tahara
 
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景Deep Learning JP
 
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイTransformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイcvpaper. challenge
 
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜Preferred Networks
 
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for VisionDeep Learning JP
 
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用SSII
 
機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？Sho Tanaka
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門Shuyo Nakatani
 
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2Preferred Networks
 
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）NTT DATA Technology & Innovation
 
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化Yusuke Uchida
 
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法についてTransformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法についてSho Takase
 
Machine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSSMachine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSSyusuke shibui
 
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE広樹 本間
 

Was ist angesagt? (20)

最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
PFNにおける研究開発（2022/10/19 東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」）
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
 
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
分散学習のあれこれ～データパラレルからモデルパラレルまで～
 
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化Tensor コアを使った PyTorch の高速化
Tensor コアを使った PyTorch の高速化
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
 
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
[DL輪読会]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Und...
 
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
[DL輪読会]1次近似系MAMLとその理論的背景
 
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイTransformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイ
 
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
 
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
[DL輪読会]MetaFormer is Actually What You Need for Vision
 
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用
 
機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？機械学習モデルのサービングとは？
機械学習モデルのサービングとは？
 
Active Learning 入門
Active Learning 入門Active Learning 入門
Active Learning 入門
 
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
続・PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #2
 
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
 
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
 
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法についてTransformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
Transformerを多層にする際の勾配消失問題と解決法について
 
Machine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSSMachine learning CI/CD with OSS
Machine learning CI/CD with OSS
 
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
 

Ähnlich wie Machine Learning Night - Preferred Networksの顧客向けプロダクト開発 - 谷脇大輔

20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructurePreferred Networks
 
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用Preferred Networks
 
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...日本マイクロソフト株式会社
 
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツールDevelopers Summit
 
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
 
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure Data
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure DataNTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure Data
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure DataDataWorks Summit
 
エンジニアからプロダクトマネージャーへ
エンジニアからプロダクトマネージャーへエンジニアからプロダクトマネージャーへ
エンジニアからプロダクトマネージャーへSmartNews, Inc.
 
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」 Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」 apkiban
 
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介Reactive Workflow Argo Eventsの紹介
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介Daisuke Taniwaki
 
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出Tetsutaro Watanabe
 
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...LINE Corp.
 
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）NTT DATA Technology & Innovation
 
CLOUDIAN at Support Engineer Night
CLOUDIAN at Support Engineer NightCLOUDIAN at Support Engineer Night
CLOUDIAN at Support Engineer NightCLOUDIAN KK
 
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデート
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデートPFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデート
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデートHirono Jumpei
 
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)Yasuyuki Kataoka
 
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォームSmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォームSmartNews, Inc.
 
ここが良かったDatadog
ここが良かったDatadogここが良かったDatadog
ここが良かったDatadogtyamane
 
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについてMasahito Zembutsu
 
先駆的研究テーマ mruby/c
先駆的研究テーマ mruby/c先駆的研究テーマ mruby/c
先駆的研究テーマ mruby/cshimane-itoc
 

Ähnlich wie Machine Learning Night - Preferred Networksの顧客向けプロダクト開発 - 谷脇大輔 (20)

20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
20180723 PFNの研究基盤 / PFN research system infrastructure
 
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
Cloud operator days tokyo 2020講演資料_少人数チームでの機械学習製品の効率的な開発と運用
 
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
A16_VB でクラサバシステムの開発をしていた平凡なチームが、どのようにクラウドネイティブプロダクト開発にシフトしアジャイル開発を進めることができたのか...
 
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール
【15-E-7】セキュアな環境でDevOpsを実現する厳選ツール
 
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
NTTデータが考えるデータ基盤の次の一手 ～AI活用のために知っておくべき新潮流とは？～（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）
 
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure Data
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure DataNTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure Data
NTT Communications' Initiatives to Utilize Infrastructure Data
 
エンジニアからプロダクトマネージャーへ
エンジニアからプロダクトマネージャーへエンジニアからプロダクトマネージャーへ
エンジニアからプロダクトマネージャーへ
 
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」 Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」
Javaエンジニアに知ってほしい、Springの教科書「TERASOLUNA」
 
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介Reactive Workflow Argo Eventsの紹介
Reactive Workflow Argo Eventsの紹介
 
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出
ドライブレコーダの動画を使った道路情報の自動差分抽出
 
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...
16.02.08_Hadoop Conferece Japan 2016_データサイエンスにおける一次可視化からのSpark on Elasticsear...
 
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案（日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会）
 
CLOUDIAN at Support Engineer Night
CLOUDIAN at Support Engineer NightCLOUDIAN at Support Engineer Night
CLOUDIAN at Support Engineer Night
 
Data-Centric AIの紹介
Data-Centric AIの紹介Data-Centric AIの紹介
Data-Centric AIの紹介
 
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデート
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデートPFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデート
PFN 深層学習事例紹介、PFN/MSアライアンス　テクノロジーアップデート
 
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)
How to organize data science project (データサイエンスプロジェクトの始め方101)
 
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォームSmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム
SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム
 
ここが良かったDatadog
ここが良かったDatadogここが良かったDatadog
ここが良かったDatadog
 
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて
2014年を振り返る 今年の技術トレンドとDockerについて
 
先駆的研究テーマ mruby/c
先駆的研究テーマ mruby/c先駆的研究テーマ mruby/c
先駆的研究テーマ mruby/c
 

Mehr von Preferred Networks

PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57Preferred Networks
 
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3Preferred Networks
 
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...Preferred Networks
 
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...Preferred Networks
 
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55Preferred Networks
 
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
 
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
 
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Preferred Networks
 
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演Preferred Networks
 
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）Preferred Networks
 
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）Preferred Networks
 
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語るKubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語るPreferred Networks
 
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張Preferred Networks
 
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会Preferred Networks
 
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...Preferred Networks
 
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...Preferred Networks
 
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...Preferred Networks
 
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50Preferred Networks
 
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50Preferred Networks
 
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...Preferred Networks
 

Mehr von Preferred Networks (20)

PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
PodSecurityPolicy からGatekeeper に移行しました / Kubernetes Meetup Tokyo #57
 
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
Optunaを使ったHuman-in-the-loop最適化の紹介 - 2023/04/27 W&B 東京ミートアップ #3
 
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
Kubernetes + containerd で cgroup v2 に移行したら "failed to create fsnotify watcher...
 
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
深層学習の新しい応用と、 それを支える計算機の進化 - Preferred Networks CEO 西川徹 (SEMICON Japan 2022 Ke...
 
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
 
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
 
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
最新リリース：Optuna V3の全て - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
 
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Optuna Dashboardの紹介と設計解説 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
 
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
スタートアップが提案する2030年の材料開発 - 2022/11/11 QPARC講演
 
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用（2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」）
 
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）
自然言語処理を 役立てるのはなぜ難しいのか（2022/10/25東大大学院「自然言語処理応用」）
 
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語るKubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
Kubernetes にこれから入るかもしれない注目機能！（2022年11月版） / TechFeed Experts Night #7 〜 コンテナ技術を語る
 
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
Matlantis™のニューラルネットワークポテンシャルPFPの適用範囲拡張
 
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
PFNのオンプレ計算機クラスタの取り組み_第55回情報科学若手の会
 
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
Kubernetes Service Account As Multi-Cloud Identity / Cloud Native Security Co...
 
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap / Kubernetes Meetup Tokyo #51 / #k...
 
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
KubeCon + CloudNativeCon Europe 2022 Recap - Batch/HPCの潮流とScheduler拡張事例 / Kub...
 
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
独断と偏見で選んだ Kubernetes 1.24 の注目機能と今後! / Kubernetes Meetup Tokyo 50
 
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
Topology Managerについて / Kubernetes Meetup Tokyo 50
 
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
PFN Summer Internship 2021 / Kohei Shinohara: Charge Transfer Modeling in Neu...
 

Kürzlich hochgeladen

LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイスCRI Japan, Inc.
 
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video UnderstandingToru Tamaki
 
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptxsn679259
 
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルCRI Japan, Inc.
 
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...Toru Tamaki
 
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsWSO2
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）Hiroshi Tomioka
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Gamesatsushi061452
 

Kürzlich hochgeladen (12)

LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介：Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その２2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた！超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
NewSQLの可用性構成パターン（OCHaCafe Season 8 #4 発表資料）
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介：Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修　後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その３2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか（キンドリルジャパン社内勉強会：2022年10月27日発表）
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 

Machine Learning Night - Preferred Networksの顧客向けプロダクト開発 - 谷脇大輔