since 2017 DMM All Rights Reserved. 8 これまでの活動 登壇 2015/02：Developers Summit Winter 2015： リアルタイムレコメンド(Spark) 2015/11：Cloudera World Tokyo 2015: Kafka 2016/02：Hadoop/Spark Conference Japan 2016： Hive on Spark 2016/11：Cloudera World Tokyo 2016： ディープラーニング プレスリリース 2015/09：“Sparkを活⽤したアジアパシフィック初のレコメンド基盤実現” 2017/05：“DMM.comラボとIDCフロンティア、コンテンツレコメンドの精度向上を共同検証”
since 2017 DMM All Rights Reserved. 28 ⾃作モデルの作成 Illustration2Vec で得られない特徴も算出したい Deep Learning Illustlatio n2vec ⾃作 モデル cute : 0.9 brown hair : 0.9 smile : 0.8 long hair : 0.8 young : 0.6 特徴タグとスコア
since 2017 DMM All Rights Reserved. 52 Deep Learning: 実装⾯ ライブラリ 言語 TensorFlow Python, C++ Caffe Python, C++ Chainer Python Torch7 Lua H2O R, Python Deeplearning4j Java/Scala (JVM言語) Deep Learning の利⽤までの学習や実装がたいへんではないか？ ・Tensorflow や Caffe などの Deep Learning ライブラリの利⽤
since 2017 DMM All Rights Reserved. 53 Deep Learning: 実装⾯ ライブラリ 言語 TensorFlow Python, C++ Caffe Python, C++ Chainer Python Torch7 Lua H2O R, Python Deeplearning4j Java/Scala (JVM言語) ① 過去の資産が豊富 ② NVIDIAのDeepLearning 学習ツールDIGITSが便利 Deep Learning の利⽤までの学習や実装がたいへんではないか？ ・Tensorflow や Caffe などの Deep Learning ライブラリの利⽤
since 2017 DMM All Rights Reserved. 54 Deep Learning ⽤の環境の準備が⼤変ではないか？ ・Cloudサービスで簡単にGPU環境が使える Deep Learning: 環境⾯ IDCF クラウド (M40 インスタンス) NVIDIA Tesla M40
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