Station」を事前に試した企業が、その性能や使い勝手を明かしました。スーパーコンピューターです。パワーを利用できます。社に試用していただきました。用いた検証について解説しました。よる学習処理が効果的に行えるかどうかを確かめたものです。エポックあたりのパラメーター更新量が減ることになるため、パラメーターが十分に学習しきれなくなる可能性があります。サイズに合わせて十分大きくとることが必要ですが、そのバランスはこれまで経験と勘で決めることが通常でした。最近このバランスについて理論解析が進み、下記のような結果が発表されました。種類の方法で検証しました。万件の人物画像をもとに性別と年齢を推定する」というものです。倍の処理速度を達成することがわかったと同氏。削減できたとのことです。必須であることもわかりました。よる学習が主流になっていく可能性がある」ことを示唆しました。Station」を試していただいた企業です。Station」のパフォーマンスを測定した結果を公表しました。倍の性能を発揮することがわかったとのこと。パフォーマンスを検証しました。数が増えるほど学習が効率化され、高速化することが判明したとしています。日以上かけて行っていました。回実行できるようになるとのこと。この性能を活かすことで、これまでデータから得ていたサービス改善に必要な判断を早めることができ、より一層スピーディーなサービス展開ができるだろう、と語りました。性能検証の内容ですが、両社とも性能の高さとは別に口を揃えて強調していたのが、設置を含むセットアップの簡単さと扱いやすさでした。電源で使えることがポイント、と言います。わかりやすく操作できるのも利点。ディープラーニングが行え、それをデータセンター上ではなく手元で扱えるため、生産性が高く、アイデアを検証するペースも上がるとして、本格的に導入の検討を進めていきたいと話しました。