【登壇レポート】AWS Summit Tokyo 2017

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2017年5月30日~6月2日に品川で開催された、AWS Summit Tokyo2017の導入事例トラックに弊社のエバンジェリスト蝦名が登壇いたしました。

 

AWS Summit Tokyo2017は、Amazon Web Services(AWS)に関する基調講演や、導入事例紹介として4日間で130以上のセッションが行われ、19,000人を超える方々が来場しAWSへの関心の高さを実感しました。

 

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導入事例トラックにおいて、「分散並列による Deep Neural Network の最適化~ディストリビューテッドパラメータ探索」と題し、ディープラーニングをする際にGPUやP2インスタンスを上手く活用したいと関心を持っている方に向けての内容となりました。

自社開発した機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom」のハイパーパラメータ自動探索機能を AWSのGPUが搭載されているP2インスタンスを使用した環境で実行した際の、スピードやパフォーマンスまたコストという観点から、分析者の負担軽減や分析時間の短縮に貢献する事例や、その他 AI の活用事例について紹介しました。

 

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GRIDでは今後も、機械学習・深層学習フレームワーク「ReNom」 (リノーム)の研究開発と共に、学習環境の最適化を進めていきます。

 

当日ご来場頂いた皆様、誠にありがとうございました。

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