[機械学習]の検索結果
レンタルサーバーサービスを提供している「さくらインターネット」が、大量の計算資源を高いコストパフォーマンスで利用できる「高火力コンピューティング」の1つである「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」を時間課金で利用できるサービスを開始した。
ディープラーニング用途に適した計算リソースとして、GPUサーバー（NVIDIA社製GPU搭載）のQuad GPU Maxwellモデルを1時間267円から、さらに、よりコストパフォーマンスの高いモデルとしてQuad GPU Pascalモデル（1時間294円）、また精度やメモリ帯域幅および信頼性に優れた上位モデルとしてTesla P40モデル（1時間349円）とTesla P100モデル（1時間357円）が提供される。
これによって、機械学習に取り組む学生や研究者、学術・研究機関、スタートアップ、企業など形態や規模を問わず、GPUサーバーを用いたさまざまな計算用途に利用しやすいサービスになったという。
さくらインターネット、「高火力コンピューティング」を時間課金で提供開始（プレスリリース）
機械学習、データ解析なら 高火力コンピューティング | さくらインターネット
さくらインターネット
さくらインターネットは、国内最大級の大容量・高速バックボーンを持つ自社運営データセンターを活かして、月額129円の格安レンタルサーバー（ホスティング）から、専用サーバ、ドメイン、データセンター（コロケーション）、インターネット接続サービスなど、幅広いインターネットインフラサービスを提供している。
高火力コンピューティングとは
さくらインターネットは、新しいハードウェア・技術を積極的に利用して、現在のクラウドサービスでは提供不可能な、絶対的な性能と圧倒的な自由度をもつサービスを「高火力コンピューティング」と位置づけて提供している。
ディープラーニング（deep learning、深層学習）
多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、deep neural network）を用いた機械学習で、莫大な計算資源を用意し、ニューラルネットワークの規模を拡大し、ヘテロジニアスなニューラルネットを構築する必要がある。
ディープラーニング - Wikipedia
さすがに個人で利用できるような料金では無いと思いますが、自前で機械学習のシステムを構築するよりは安上がりなのかもしれないですね。
「Amazon Machine Learning」は、大量のデータから予測モデルを構築し、スケーラビリティを持った予測を実行できる。なお、利用にあたって統計についての深い知識や、データ処理のためのスケーラビリティを備えたインフラの構築／運用は必要ない。 費用は従量課金モデルを採用しており、データ分析／モデルのトレーニング／モデルの評価は1時間あたり0.42ドル、バッチ予測は100万件の予測実行あたり100ドル（1000件ごとに課金）、リアルタイム予測が100万件の予測実行あたり100ドルで、モデルが利用するメモリ容量に基づいて時間単位の課金も行う。このほか、S3やRDS、Redshiftの料金が別途発生する。
ブックマーク先へ Amazon Web Services、機械学習サービス「Amazon Machine Learning」を発表：CodeZine
局面の評価は評価関数によって行われ、この評価関数の性能によってコンピュータ将棋の強さが決まってくる。かつては手作業で行われていた評価関数だが、現在は機械学習によるものが主流になっている。
コンピュータ将棋 - Wikipedia
コンピュータ将棋協会
Bonanza - The Computer Shogi Program
STUDIO-K Infinity K-Shogi (フリーの将棋ソフト)
ボナンザVS勝負脳―最強将棋ソフトは人間を超えるか (角川oneテーマ21)
角川書店 著者：保木 邦仁,渡辺 明
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