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   リコー、AIモデルの学習を26倍高速化する回路アーキテクチャを開発
   リコーは12月26日、人工知能（AI）モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree（GBDT：勾配ブースティング決定木）モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング（Real-Time Bidding）、Eコマース
   2018-12-30 to ble, cpu, fpga, googlenews, gpu, ime, iot, アーキテクチャ, インターネット, コンピュータ, サイバー攻撃, セキュリティ, ソフトウェア, デル, データベース, ライブラリ, ログ, 人工知能, 効率, 広告, 性能, 株式, 機械学習, 設計, 金融, 開発, 電力, 高速化 by takuya

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