こんにちは、QuantumCoreの齋藤です！

来たる2/13日(木) 14日(金)、ホテル雅叙園東京にて「Developers Summit 2020」が開催されますが、
QuantumCoreはゴールドスポンサーを務めさせていただくこととなりました！（ぱちぱち）

≪　Developers Summit 2020　～ともにつくる～　≫

https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213

Developers Summit 2020

ITエンジニアの祭典「Developers Summit 2020」（デブサミ2020）は、2020年2月13日・14日に開催！事前登録受付中！

https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213

さらに開催初日の2/13 (木) 16:20 ～ 17:05の時間帯で、
弊社CEO秋吉のセッション登壇が決定いたしました！（ぱちぱちぱち）
「少量データで軽量な機械学習の手法について」という題目で発表させていただきます。

詳細は下記をご覧ください。

≪　少量データで軽量な機械学習の手法について　≫

https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213/session/2381/

13-F-7 少量データで軽量な機械学習の手法について | Developers Summit 2020

現在、深層学習を行うには大量のデータと計算量が必要で、高価なGPUを購入もしくはクラウドを利用し、数時間から数日の計算処理を行なってなんとか結果を出しているという状況ではないでしょうか？その結果、データが足りなくて精度が出ないという事もあったり、もっと軽量で少量データでも学習できる選択肢があればなという状況かと思います。 ...

https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213/session/2381/

今年も、自分と周りをエンパワーメントしていきたいエンジニアの方を応援し、またつながっていきたいと思っております。

お時間がありましたら、ぜひお越しください！

株式会社QuantumCoreでは一緒に働く仲間を募集しています

【イベント】Developers Summit 2020で登壇いたします！【デブサミ】

Saito Aiko

株式会社QuantumCore / オフィスマネージャー

エンジニア勉強会イベント登壇スポンサーデブサミ

株式会社QuantumCore

当社は『リザーバコンピューティング』という技術の可能性にいち早く着目し、時系列データの機械学習において主流とされるディープラーニングの性能を超えた『Qore』エンジンを独自開発。GPUなど、高価な機器を使うことなく学習時間を1/100オーダーに短縮し、精度の維持もしくは向上させることに成功しました。＜少量データで「リアルタイム学習」を高精度に実現する『Qore』シリーズ＞『リザーバコンピューティング』という技術をベースとして、ディープラーニング（Long short-term memory：LSTM）の性能を圧倒的に超える精度、スピードを実現する多変量時系列処理（Recurrent Neural Network：RNN）ソリューション『Qore（コア）』の開発に成功しました。『Qore』シリーズの特長は「データ波形を効率的に捉えることで、少ないデータ量でLSTMより高速に学習できる」ことにあり、個体差・環境差・時間差等の影響が大きい領域（＝ルールベースの推論モデルが通用しにくい領域）において、特に力を発揮します。【3つの強み】 ■新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション当社APIにJSON形式で少ないデータを送るだけで、簡単に高精度な時系列処理を行うことが出来ます。ディープラーニングにおいて必要な、複雑なパラメータチューニングは不要です。例えば、僅かな学習データを用いて9名の音声から話者を分類するタスクでは、チューニング無しで99.2%の高精度を実現しました（※当社実験比）。 ■安価な2つのソリューションを提供高価なGPUなどは不要です。当社は従量制APIを提供しており、ボタン一つでマイコン発注し、そのままエッジ化。例えば、『WebQore』は使用した分だけの従量課金。また『EdgeQore』を使用すればGPUを使わずに手元のマイコンで学習処理が可能となり、簡単にエッジコンピューティングが実現できます。 ■独自の方法でとにかく速い処理を実現最新鋭の次世代コンピューティング『リザーバコンピューティング』の活用により、リアルタイム学習が可能。深層学習とは異なる独自の方法でRNNを実現しました。高価なGPUに頼り、学習はバッチ処理……なんてことは不要です。

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≪ 少量データで軽量な機械学習の手法について ≫

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≪　少量データで軽量な機械学習の手法について　≫