How AI revolutionizes robotics and automotive industriesShohei Hido
Preferred Networks is a Japanese AI company that focuses on industrial applications of deep learning. It has partnerships with major companies in robotics and automotive to integrate AI into their systems. PFN is developing an intelligent connected car platform using road infrastructure and an optimized factory machine platform using deep learning to improve efficiency. The company is looking to expand partnerships in Europe and hire top talent in machine learning and other fields.
The document provides an overview of Chainer, a Python-based deep learning framework developed by Preferred Networks. Some key points:
- Chainer uses an approach called "Define-by-Run" where the computational graph is constructed on the fly during forward computation rather than being predefined. This provides flexibility for complex neural network architectures.
- Chainer is designed to be efficient for research and development use cases with small to medium sized datasets. It focuses on flexibility for rapid prototyping rather than scalability to large datasets.
- CuPy is introduced as a NumPy-compatible GPU library that Chainer is built upon, analogous to how other frameworks use NumPy on the CPU. This allows Chainer to leverage
本セッションでは、W&B Coursesの中でも最も人気の高いコースである"Effective MLOps: Model Development (日本語字幕版コース名: 効果的なMLOps: モデル開発)"をギュッと濃縮したダイジェスト版を日本語ハンズオンでお届けいたします。W&Bの基本的な使い方、ベースラインからの改良方法などをシンプルな画像のセグメンテーションタスクを通じて学ぶことができます。
https://wandb.connpass.com/event/295345/
NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...Shohei Hido
NIPS2013読み会の発表資料です。
Qirong Ho et al, "More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server", NIPS2013.
http://media.nips.cc/nipsbooks/nipspapers/paper_files/nips26/631.pdf
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_pythonShohei Hido
The document provides examples of how to summarize arrays containing NaN and Inf values in NumPy. It compares the performance of different approaches proposed by various respondents. These include using isNaN, isInf, and isfinite to replace outliers with 0 before summing, summing only finite elements, and filtering infinite values before summing. For removing rows containing NaN from an array, methods like deleting rows based on NaN argument positions and masking arrays are demonstrated. The document also shows how to one-hot encode categorical variables from NumPy arrays using techniques like identity matrices and bincount.
2. ⾃⼰紹介
l ⽐⼾将平(HIDO Shohei)
l TwitterID: @sla
l 専⾨:データマイニング、機械学習
l 経歴:
l 2006-2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ
l 機械学習のアルゴリズム研究開発(主に異常検知)
l 2012-2014: 株式会社Preferred Infrastructure
l ⼤規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー
l 2014-: 株式会社Preferred Networks
l 2015-: Preferred Networks America, Inc. @ シリコンバレー
l Chief Research Officer
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6. 想定する「プロダクト」
l ソフトウェア、ないしソフトウェアを用いたアプリ/サービス
– パッケージソフトの例:Microsoft Word、Norton Antivirus
– ミドルウェアの例:IBM DB2、MongoDB
– スマホアプリの例:Uber、Instagram、パズドラ
– サービスの例:Amazon、iTunes、Netflix
l プロダクトマネジメントの文脈では
– 企業で開発される商用ソフトウェア
l マーケ、エンジニア、デザイナーが関わる
l OSSでも良いが設計・管理の面でかなり違いがある
– 受託開発ではない
l 特定の顧客専用ではない
l 多数のユーザ向けに提供される
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26. l 「Inspired: 顧客の心を捉える製品の創り方」
Martin Cagan著、SVPG Press
l 「世界で闘うプロダクトマネジャーになるための本
トップIT企業のPMとして就職する方法」
Gayle Laakmann McDowell & Jackie Bavaro著、マイナビ出版
l 「キャズム」
Geffrey Moore著、翔泳社
l “プロダクトマネージャーについて”
http://d.hatena.ne.jp/naoya/20151026
l “Googleのプロダクトマネージャーに学ぶ6つの仕事術”
http://innova-jp.com/google-product-manager/
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参考文献