株式会社Preferred Networks エンジニア
2019 年より株式会社Preferred Networks にて、大規模深層学習の研究開発に従事。 多数の GPU を使用して深層学習を高速化、高精度化する方法の研究開発や、気象レーダーデータ圧縮の研究開発のための深層学習システムの実装などを行った。
※ プロフィールの引用元は「Google Cloud Day ’23 Tour」になります。
※ 登壇者情報には同姓同名も含まれている場合があります。
※ 詳細は以下の一覧をご確認ください。
Preferred Networks の Google Cloud 活用事例 - リモート センシング技術のユーザー最適型データ提供に関する要素技術の研究開発事例のご紹介
私達は、最新の気象レーダー (MP-PAWR) で得られる膨大なデータをほぼ劣化なしに非可逆圧縮して伝送できるプラットフォームの構築のため、MP-PAWR データに特化した圧縮器の開発を行っています。この圧縮器の開発には、大量のデータを用いた深層学習が必要なため、Google Cloud 環境で多数の GPU を使用した分散深層学習を実施しました。事前の性能検証の結果も交えて、この事例についてご紹介します。
