SoC899

In Deep Learning, Quantity Matters

Signals of Change

David Strachan-Olson

10月

企業や研究機関では、ディープラーニングシステムを効率よく実装できるよう、大容量データセットをすばやく収集して利用するための革新的な手法の開発が始まっている。
・　AlphaGoのディープラーニングアルゴリズムの訓練が可能になった要因は、KGS Go Serverへのアクセスだった。
・　Stanford UniversityおよびPrinceton Universityの研究グループが、1,400万以上の画像を収録したデータベース、ImageNetを作成した。

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