デブサミ2017「DeNAの機械学習基盤と分析基盤」講演メモ #devsumi - 元RX-7乗りの適当な日々
sonots先生の話を聞きに行ってきたので、そのメモを残しておきます。 瀬尾 直利 氏 DeNA Co., Ltd. AIシステム部 リードエンジニア DeNAの機械学習基盤 ディープラーニングの基盤 => GPU基盤 という認識 GPUすごくて、CPU使って30日のところ、GPUを使うと4日くらいのオーダー GPUの特徴 並列処理が得意 CPUだと24coreとかのオーダー GPUでは3000〜4000core 分岐処理は苦手 行列演算に向いている GPU製品 NVIDIA Tesla HPC向けにGPUシリーズ NVIDIA GeForce GRID クラウドゲーミング向け AMD FirePro NVIDIA Tesla API CUDA OpenCL DirectCompute CUDAのアーキテクチャ CPU(ホスト)からGPU(デバイス)にデータを転送 GPUで処理 GPUから
Talk about ML and DL for happy engineer's life
DevFest Tokyo 2016での発表資料 http://gdg-tokyo.connpass.com/event/38927/
データ分析用ライブラリ MADlib を使って PostgreSQL で機械学習する
MADlibは、現代的なデータ分析には欠かせない回帰分析やデータマイニングのアルゴリズムが実装されているオープンソースのライブラリです。 MADlibを導入することによって、これらのアルゴリズムをPostgreSQLのユーザ定義関数の形で使うことのでき、データベースサーバの内部でデータ分析の処理できるようになります。 今回は、このMADlibの導入方法から動作確認、ロジスティック回帰分析における簡単な使い方までをご紹介します。 ■MADlibとは何か MADlibは、もともとはGreenplumというPostgreSQLをベースにしたMPP製品（DWH用RDBMS）を開発していた企業が開発していたライブラリで、Greenplumで利用できるように開発されていたものでした。 2015年9月に、Greenplum（を買収したEMC）がMADlib（や他のソフトウェア類）をApache Foun
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