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Kazunori Sato
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Kazunori Sato

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カリフォルニア大学バークレー校とマックス・プランク情報科学研究所による研究では、ディープラーニングによって画像認識を学習した人工知能(AI)が「なぜその結論に達したのか」を説明するアルゴリズムを開発しました。AIがなぜこの答えを出したのか、その「理由」を説明できるAI...凄まじい進歩を感じます。
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Kazunori Sato

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ペパボ研究所さん、機械学習基盤としてCloud MLを採用。メリットいろいろ紹介いただいてます。 #gcpja
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こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。ペパボ研究所では、機械学習を用いた新たなサービスの機能開発や運用手法についての研究開発を行っています。今日はペパ研の機械学習基盤の...
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Kazunori Sato

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BigQueryにたくさんたくさん公開データ・セットが集まってきた。Datalab (Jupyter) 連携も簡単だし、ビッグデータ版Kaggleみたいだ。 #gcpja
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Kazunori Sato

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"DeepLearningライブラリのシェア争いという観点ではほぼ勝負あったかな"
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TensorFlowをバックエンドとして使用しており、Python製DeepLearningライブラリとしては頭5つぐらい抜け出している感じのあったKerasですが、TensorFlow本体に取り込まれる?動きがあるようです。TensorFlow/Keras人気はさらに加速して他のライブラリを寄せ付けないでしょう。自分が使いやすいライブラリを使えばいいと思いますし各ライブラリごとにいい所はあるので多様性万歳ではあるんですが、TensorFlow本体にKeras由来の使いやすいAPIが統合されちゃうと、DeepLearningライブラリのシェア争いという観点ではほぼ勝負あったかなという感じがしま…
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Kazunori Sato

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"Hooli もとい Google just released"って出だしが笑ったw 確かにこの分野ではPied Piperが先にリリースしてた。
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Google's newly released image compression technology, RAISR uses 75% less bandwidth without sacrificing image quality. Eat your hearts out Pied Piper.
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Fumi Yamazaki's profile photo
 
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Kazunori Sato

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BeamはCloud Dataflowから生まれたOSSなのだ。 - バッチとストリーミング処理のための分散処理ツール「Apache Beam」がトップレベルプロジェクトに #gcpja 
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Kazunori Sato

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MITが解説する自動運転システムの作り方。
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S094: Deep Learning for Self-Driving Cars http://buff.ly/2jAz7Eg MITの自動運転講義!おお、素晴らしいー. 16:26 - 2017年1月18日. 3いいね. @yutakashinoさんに返信. ホーム · アカウント作成 · ログイン · 検索 · Twitter社について. このようにさらに表示; このように少なく表示; Cancel. 「いま」起きていることを見つけよう。
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Kazunori Sato

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NYCタクシーデータを使ってCloud Dataflow (Beam)によるリアルタイムストリーム処理を学べるコードラボを公開。 #gcpja
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Kazunori Sato

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 政府は2016年度第2次補正予算で、人工知能(AI)とロボットの研究施設およびAI専用コンピューティング基盤を立ち上げる「人工知能に関するグローバル研究拠点整備事業」に195億円を投じる。事業を管轄するのは、経済産業省所管の産業技術総合研究所(産総研)だ。
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Kazuma Arino's profile photoKazunori Sato's profile photo
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あと、パブリッククラウドに外で開発したチップを持ち込みって、難しそう。
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Kazunori Sato

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DeNAのsonotsさん、GCPとAWSで構築した機械学習基盤をデブサミで解説。 #gcpja 
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DeNAでは次世代の事業の柱とすべく、AI技術、特にディープラーニングに力を入れています。1ヶ月の間に5つのプロジェクトが立ち上がることもあり、素早く機械学習基盤を構築、運用する必要があります。また、ディープラーニングでは学習を早く終わらせるために潤沢なGPUが必要となります。DeNAではこれらの課題を解決するためにAWSおよびGCPのクラウドを積極的に活用しています。クラウドの活用方法、比較、機械学習を支援するために構築しているGPUサーバのオンデマンドオートスケールの仕組みについて話します。後半では、DeNAの分析基盤について話します。DeNA では Hadoop (HDFS) をデータレイクとし、Verticaを主軸のクエリ実行環境とした分析基盤を構築していましたが、最近では BigQuery の活用も進めています。HDFSおよびVerticaのデータをBigQueryにロードするために利用しているEmbulkとそのフロントエンドである内製ツールMedjedについて紹介します。また...
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Kazunori Sato

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Googleのクラウドは間違いなく世界最大規模のコンピュータシステムです。膨大なハードウェアとソフトウェアから構成されるこの巨大なシステムを、同社はどうやってセ
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Kazunori Sato

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Eric SchmidtがNewsweekに寄稿した記事できゅうり農家事例が触れられててうれしーっす。

"Whether you’re a student from Hyderabad, India, a scientist from the Research Triangle in North Carolina or a farmer in Japan, you’ll have the opportunity to use the latest computational breakthroughs to help tackle the problems you want to solve"
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哲欣富永's profile photo
 
すばらしいですね! 面白いことが起こってそうな気がします。

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Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data & Analytics, Google Cloud Platform
Introduction
Kaz Sato is Staff Developer Advocate at Cloud Platform team, Google Inc. He leads the developer advocacy team for Machine Learning and Data Analytics products, such as TensorFlow, Cloud ML, and BigQuery. Speaking at major events including Google I/O 2016, Hadoop Summit 2016 San Jose, Strata+Hadoop World 2016, Google Next 2015 NYC and Tel Aviv. Kaz also has been leading and supporting developer communities for Google Cloud for over 7 years. He is also interested in hardwares and IoT, and has been hosting FPGA meetups since 2013.

Google Cloud Platformチームのデベロッパーアドボケイトとして、TensorFlow、Vision API、BigQuery等のデータ分析および機械学習プロダクトの開発者支援チームのグローバルリードを担当。Google I/O 2016、Hadoop Summit 2016 San Jose、Google Next 2015 NYCおよびTel Aviv、DevFest Berlin等の主要イベントでスピーカーを務める。Googleクラウドの開発者コミュニティを7年以上にわたり支援してきたほか、ハードウェアやIoTにも興味を持ちFPGA技術の勉強会を2013年より主宰している。
Basic Information
Gender
Male
Work
Occupation
Developer Advocate, Cloud Platform
Employment
  • Google
    2011 - present
Kazunori Sato's +1's are the things they like, agree with, or want to recommend.
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It's just like the buffet style cafe I have in my company. The salad is fresh and so many selections. I liked the soup selections and the bakery too. Nice place for healthy eating!
Quality: Very GoodAppeal: Very GoodService: Very Good
Public - 4 years ago
reviewed 4 years ago
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