【SAP試験対策】AWSのサービス名を形態素解析し、ややこしい名前のサービスを比較する | DevelopersIO
こんにちは。DA事業本部の春田です。 年々増加するAWSのサービス数。もはや自分の担当領域外のサービスに関しては、把握しきれていないものも多いのではないでしょうか？ しかし、AWS認定のSolution Architect Professionalを受験するとなると、担当外の範囲でも概要くらいは理解しておく必要があります。ただ如何せん、ややこしい名前が多いんですよね……。けれどその辺を手作業で整理するのはかなり面倒。 ということで今回は、サービス名を簡単に形態素解析して、似たサービス名を機械的にあぶり出してみました。（正規表現ベースです） 目次 準備 同じ単語を持つサービス比較 Service Cloud Elastic IoT & Elemental & Media Manager & Management Work Code Simple Connect App & Applicati
[レポート] Facebookにおける機械学習のための大規模分散システム AWS infrastructure for large-scale distributed training at Facebook AI # CMP304 #reinvent | DevelopersIO
最初に こんにちはデータアナリティクス事業本部のyoshimです。 re:Invent2019にて行われた「AWS infrastructure for large-scale distributed training at Facebook AI」という「Session」の内容についてご紹介します。 動画はyoutubeから確認できます。 概要 本セッションの概要は下記の通りです。 In this session, the Facebook AI team discusses its major machine learning models and workloads and the infrastructure challenges it faced with large-scale distributed training. They share details of how th
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Chainer開発終了、PFN幹部が明かした「感謝とおわびの気持ち」
自社のディープラーニング（深層学習）フレームワークである「Chainer」の新機能開発を終了し、米フェイスブック（Facebook）が開発する「PyTorch」に移行すると発表したPreferred Networks（PFN）。その決断の背景を詳しく見ていこう。 Chainer開発の責任者であるPFNの秋葉拓哉執行役員は、「PyTorchという非常に優れたフレームワークを使うメリットと、Chainerを使い続けるメリットとを比較した結果、PyTorchに移行すべきだと決断した」と説明する。「PyTorchは先進的なフレームワークで、機能や実行速度も優れている。PyTorchを利用することで、PFNの研究開発もより加速する。ChainerからPyTorchへの移行コストが低いことも決断を容易にした」（同氏）。 これだけ聞くと「国産深層学習フレームワークであるChainerが、フェイスブックと
[速報] AWS re:Invent 2019 キーノート以外で発表された新サービス/新機能まとめ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。今年もre:Invent 2019 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されていますが、一方で、キーノート以外でも各セッションやイベントの中で発表されるサービスも多数あります。本エントリでは、それらのアップデート情報をまとめます。 随時更新中！ AWS re:Invent 2019期間中、随時更新していきます。 AI/機械学習 AWS DeepComposer（Preview） 12/1（日）に開催されたre:Invent の前夜祭的なイベント、「MIDNIGHT MADNESS」で発表されました。キーボードを使って、または予め録音しておいた音源をpre-trainingしておいたモデルを使ってポップ、ロック、ジャズなどの「アレンジ」ができる、というサービスです。re:Inventでは実機を使ったワークショップも開催されていて、ワークショップ参加者にはキー
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AWS再入門ブログリレー AWS DeepRacer 編 | DevelopersIO
アクションスペースが上記の時、車両がアクション番号「4」を選択するということは、すなわち「ステアリングを左に 15° 切りつつ、アクセルを 4.0 m/s 相当に踏み込む (または緩める)」ということを意味します。 学習におけるアクションスペースの意味 車両 (学習モデル) は、決められた時間単位において、その時点の状況を示す入力情報に対して「次に取る行動 (アクション)」を選択します。 AWS DeepRacer において「状況を示す入力情報」とは車載カメラの映像です。 実環境 (AWS DeepRacer Vehicle) の場合は、車両に搭載された車載カメラの映像 (を学習に適した解像度・色深度に画像処理したもの) になります。 仮想環境の場合は、仮想空間に構築された 3D 空間を仮想的に撮影した「疑似的な車載カメラ映像」となります。 また、「決められた時間単位」は、車載カメラのフレ
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