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機械学習アプリケーションを展開する際、そのモデル全体のサイズを縮小し、より少ないリソースのハードウェアで動作させる手段を提供するカナダ・モントリオールのスタートアップ。
少ない計算機資源で機械学習モデルをエッジで展開するためにDeepliteが6.6億円のシード資金を調達
機械学習アプリケーションを展開する際の問題点の1つは、高い計算能力を必要とし、コストがかかる傾向があることだ。モントリオールに拠点を置くスタートアップのDeeplite（ディープライト）は、モデル全体のサイズを縮小し、より少ないリソースのハードウェアで動作させる手段を提供することで、この状況を変えたいと考えている。 カナダ時間4月13日、同社は600万ドル（約6億6000万円）のシード資金調達を発表した。ボストンを拠点とするベンチャーキャピタルのPJCがこのラウンドを主導し、Innospark Ventures、Differentia…続きを読む
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