ディープラーニングの原理とビジネス化の現状 (7) 株の売買にディープラーニングを活用

ただし、これがファンドの運用成績をどの程度改善するのかについては言及されなかった。

このシステムは4台のサーバにそれぞれ8台のTesla M40 GPUを接続し、もう1台のサーバをストレージサーバやフロントエンドサーバとして使っている。そして、これらのサーバを56GbpsのInfiniBandで接続し、学習を並列化している。

システムは、浮動小数点演算のピーク性能が224TFlopsとかなり強力なシステムであり、やはり、金融業界はスピードがお金に直結するという感じである。

○店舗運営を改善するABEJA

ABEJAは、現在は第1弾として、ディープラーニングを応用したインストアアナリティクスのビジネスを行っているという。

次の写真はデモの風景であるが、ABEJAのシステムはビデオに写っている人の性別と年齢をディープラーニングを使って識別する。写真の画像は、右の男性が0歳から数えて年齢が加算されていくように表示が変化しているところ、左の女性も同じく数えている最中で4歳になっており、最終結果までに時間がかかるように見えたが、実際には、リアルタイムで性別や年齢の判定を行っているものを、あえてデモということで、推定年齢や性別の表示に時間がかかるような表示方法を用いているとのことであった。