13-F-7 02/13 16:20 ~ 17:05
少量データで軽量な機械学習の手法について

現在、深層学習を行うには大量のデータと計算量が必要で、高価なGPUを購入もしくはクラウドを利用し、数時間から数日の計算処理を行なってなんとか結果を出しているという状況ではないでしょうか?
その結果、データが足りなくて精度が出ないという事もあったり、もっと軽量で少量データでも学習できる選択肢があればなという状況かと思います。
本講演ではそうした状況の解決の選択肢となりうるリザーバコンピューティングという技術の紹介、それを応用した弊社技術、および事例紹介をします。
クラウドからエッジへという方向性に向けて、エンジニアがより簡単に素早く機械学習を導入できる一助となればと思います。

本セッション枠は、株式会社QuantumCore様より提供させていただきます。

秋吉 信吾[QuantumCore]

株式会社QuantumCore

大学院で自然言語処理を研究した後、エキサイト株式会社に入社。自然言語処理を活用した新規サービスの開発、検索エンジン導入プロジェクト等を担当。2012年深層学習を独学し、Mistletoe株式会社では音声/画像認識、対話エージェント等のR&D。2018年当社設立。研究部門の直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトに対し横串で監修。

事前登録受付中!お申し込みはこちら
締切 2月7日(金)13:00まで