囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？
囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？：週末エンプラこぼれ話（1/4 ページ） 人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。 ここ数年、将棋や囲碁といったボードゲームの世界では、AI（人工知能）の能力が人間を上回りつつある。特に、Alphabet傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」は、世界のトップ棋士を次々と破ったことで、昨今の人工知能ブームの“火付け役”となったのは記憶に新しい。 最近では、プロ棋士たちも研究にAIを使い始めているが、その影響で、若い囲碁棋士たちの間で今「AWS（Amazon Web Services）」を利用する人が急速に増えているのだという。一体何が起きている
Jupyter だけで機械学習を実サービス展開できる基盤 - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
こんにちは、CET チームの田村です。データ基盤を構築・運用したり、チャットボット（スマホ用です）を開発したりしているエンジニアです。 皆さん、実サービスで機械学習、活用できていますか？ 正直、難しいですよね。高精度なモデルを作ること自体も難しいですが、実際のサービスにそれを組み込むには、そこからさらに数々の難所が待ち構えているからです。 でも、そのほとんどはエンジニアリングで解消できます。 私たちのチームでは、数年にわたる経験をもとに難所とその対処法を整理し、すばやく成果をあげられる機械学習基盤を開発しはじめました。 本記事では、この基盤の設計とその背後にあるアイデアをご紹介します（機械学習工学研究会の勉強会での発表資料がベースです）。 イテレーションを何度も回せ 基盤そのものの前に、まず機械学習を成果につなげるためのポイントを説明させてください。 私たちは、機械学習の活用において必要な
Google Cloud Next '17 in Tokyo の機械学習系セッション聴講メモ（Day 1） #googlenext17 - べにやまぶろぐ
ザ・プリンス パークタワー東京で開催中の Google Cloud Next '17 in Tokyo に参加しています。 cloudnext.withgoogle.com 今回は機械学習周りのセッションを集中して選んでみましたのでそのメモです（裏番組になっていて残念ながら聴講できなかったセッションも多数）。ほとんど殴り書き＆一部不確かな記述があるかもしれませんがご容赦ください。 事例から学ぶ機械学習のいま ～ 専門家不要、自社独自の機械学習サービスを構築できる MAGELLAN BLOCKS の事例を元に、その方法と今起きている変革をご紹介します。 URL : Google Cloud Next | October 11-13, 2022 機械学習サービスを作るためには業務知識と機械学習の知識が必要 専門家に頼むと精度が出てもその後どうしたら良いかよくわからない 人の考えるをもっと自由に
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