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3. 研究も開発も基盤も「攻める」機械学習 (kuenishi)

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Sinopse

関連リンク Preferred Networks KDD 2019 | Chainer: a Deep Learning Framework for Accelerating the Research Cycle chainer/chainerio Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク PFN、3機種めのディープラーニング用スパコンを2019年7月に稼働、合計で200ペタFLOPSに 確率的勾配降下法 Lustre (ファイルシステム) C API libhdfs Amazon CloudFront ケルベロス認証 Hadoop and Kerberos Apache Hadoop Ozone 小さなファイルが大きな問題を引き起こす:Hadoopクラスターでのスモールファイルの予防と対処について Kubernetesに分散ストレージのCephを統合する「Rook」がCNCFの正式プロジェクトに。ファイル、ブロック、S3互換オブジェクトストレージやマルチリージョン対応も Python bindings - Apache Arrow SRE サイトリライアビリティエンジニアリング ―Googleの信頼性を支えるエンジニアリングチーム Autonomous Tidying-up Robot System NSDI ‘19 OSDI ‘18 「ところてんって会社で何やってるの?なんのエンジニアだっけ?」 と部長から言われた。 hadoopとhiveとmysqlと機械学習とログ解析と自然言語処理とVBAと火消しをやっているが、めんどくさいので「高機能雑用」と答えておいた。 だいたい間違ってない。 Preferred Networks Careers GTC Silicon Valley-2019: MagLev: A Production-grade AI Platform Running on GPU-enabled Kubernetes Clusters

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