成長し続けるディープラーニングとして、「アルゴリズム性能の向上」「処理インフラ性能の向上」「コモディティ化」「エッジコンピューティング」「マーケット規模」について紹介。

成長し続けるディープラーニング

成長し続けるディープラーニングとして、「アルゴリズム性能の向上」「処理インフラ性能の向上」「コモディティ化」「エッジコンピューティング」「マーケット規模」について紹介。

多くの技術発展がディープラーニングのさらなる成長を後押ししている。

アルゴリズム性能の向上

既存アルゴリズムの改良などにより、ディープラーニングの精度とパフォーマンスが飛躍的に向上している。

また、「テキスト翻訳」や「画像分類」などの特定用途に特化した新しいアルゴリズムも開発されている。

処理インフラ性能の向上

「コンピュータ高性能化」「クラウドインフラ増強」「高速処理を行えるGPU開発」「FPGA(Field-Programmable Gate Array)開発」などの処理インフラの性能は上昇し続けており、より高速な学習/分析を期待できる。

コモディティ化

GUIでモデルを構築できるツールなども登場してきており、ディープラーニング技術のコモディティ化が進行している。

誰もが個人用分析ツールとしてディープラーニング技術を扱えるようになり、データを有効に活用できるようになることが期待されている。

エッジコンピューティング

ディープラーニングの学習は膨大な計算処理が必要であるため、クラウドデータセンターなどのハイパフォーマンス環境が利用されている。

一方、ディープラーニングの普及により、クラウドに上げずに、それぞれデバイスが群知能的に処理を行う「エッジコンピューティング」も拡大すると言われている。

マーケット規模

人工知能(AI)ビジネスの国内市場は、2030年度に2兆円規模になると予測もある。

ディープラーニング最新TOPICS

【AI】ディープラーニングでビジネスチャンスをつかむために必要なこと---日本ディープラーニング協会理事長の提言、「やったもの勝ち」「必要なのは行動するための知識」(2018年06月05日 10:03)

「ディープラーニングでビジネスチャンスをつかむために必要なことは何か?」について、日本ディープラーニング協会理事長である東京大学の松尾豊特任准教授は、「やったもの勝ちだ」「必要なのは行動するための知識」であると提言する。 【解説テーマ】 ・薄く広くでは負けてしまう ・やったもの勝ち!高校生もできる

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