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Amazon Forecast
C o d e B a s e N a g o y a 2 0 1 9 . 8 . 2 8 来 栖 川 電 算 取 締 役 山 口 陽 平
J A W S - U G 名 古 屋 機 械 学 習 の 勉 強 会 # j a w s u g
4. 山 口 陽 平
@melleo1978
• 所属
– 有限会社 来栖川電算 取締役
– 名古屋工業大学大学院博士前期課程修了
• 実績
– IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択
– Mashup Awards 9 優秀賞受賞
• 興味
– 機械学習,強化学習,UI/UX
– 高速化,省資源化,並列分散
※実物に髪の毛はありません
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5. 山 口 陽 平
@melleo1978
• [実践]画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83
– これから画像認識をはじめる人におススメ
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– OpenCV の使い
方や実装例
– SIFTなどの各種
アルゴリズムや
特定物体認識の
しくみ
– 精度改善への取
り組み方
6. 来栖川電算
設立 2003年(名古屋工業大学発ベンチャー) 従業員 66人
• SF 世界の技術を実現し、社会に役立てる
– AI 技術のライセンス販売・研究・SI
• 文字認識,物体認識,動作認識,行動認識
– スマホアプリの企画・制作・運営
スマートライフ技術
NTTドコモ様との共同研究
スマートドライブ技術
大手自動車メーカー様むけ
メイドさん
もふくめて
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9. 技術者集団
様々なアルゴリズムや知識で課題解決
• 最先端の AI 技術
– 文字認識,物体認識,モーション認識
• 限界性能を引き出す優れた実装技術
– 機械学習・コンパイラ・データベースなどの
アルゴリズムやバイナリハックを駆使した高
精度化・高速化・省資源化・並列化・分散化
• 高品質なソフトウェアを実現する技術
– 言語・アーキテクチャ・プロセスに対する深
い理解に基づく設計と計画
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12. AWS の AI/ML サービス
様々なレイヤー(研究・開発・運用)のニーズに対応
• AI サービス
– 特定のタスクのために作られたアルゴリズム
が組み込まれた手軽に使えるサービス
• ML サービス
– オリジナルのタスクのためのアルゴリズムを
作るためのサービス
• インフラストラクチャ
– アルゴリズムを実行するための環境
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13. AWS の AI サービス
amazon で使われているものが非専門家でもすぐ使える
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画像・映像
自然言語
音声
情報・意味
Rekognition / Textract
Transcribe
Polly
Translate
Comprehend
ユーザ
アイテム
Personalize
Forecast
時系列データLex ※チャットボット
14. AI サービスとの付き合い方
AI だからデータを学習させれば使えるようになる ⇒ ×
• 使い方の工夫 性能を期待しすぎない応用を探る
– 推論結果を検索・統計する
– 間違ってもユーザが許してくれるようにする
– 推論結果を人が取捨・訂正する機会を作る
– ピッタリのユースケースにだけ使う
– AI アプリのモックアップとして使う
• Amazon Forecast 素人向け機械学習環境
– 使える場面が多く手軽なわりの効果が大きい
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18. 1. データのアップロード
1. S3 へ CSV ファイルをアップロード
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timestamp target_value item_id
2014-01-01 01:00:00 2.538 CLIENT_0
2014-01-01 01:00:00 23.649 CLIENT_1
2014-01-01 01:00:00 0.000 CLIENT_2
2014-01-01 01:00:00 144.817 CLIENT_3
2014-01-01 01:00:00 75.000 CLIENT_4
2014-01-01 01:00:00 266.369 CLIENT_5
2014-01-01 01:00:00 6.360 CLIENT_6
2014-01-01 01:00:00 246.633 CLIENT_7
2014-01-01 01:00:00 50.699 CLIENT_8
26. まとめ
初心者はだまって Amazon Forecast
• AI サービスとの付き合い方
– 性能を期待しすぎない使い方の工夫が重要
• 検索・統計,人との協調,モックアップ,…
• Amazon Forecast 初心者がまず試すならコレ
– 手軽に使える&ビジネスに直結しやすい
• 本格的な機械学習 上記で雰囲気をつかんでから
– 難しいことは専門家やコミュニティに聞こう
• 来栖川電算,機械学習名古屋,…
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46. DNN コンパイラ
DNNの推論を 10 ~ 1000 倍も高速化
重みや活性の量子化・スパース化、計算の共有などの
様々な手法で DNN を近似し、高速化・省資源化され
た実行形式(Linux・Android・iOS)へ変換。
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51. 体制
AI 実現のための全業務をカバー
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AI アプリ
SI インフラ
AI インフラ
データ モデル 研究者アノテータ
デザイナ 開発者
職種 正社員
アルバイト
合計
24 時/週以上 12 時/週以上 ※即戦力 試用期間
研究者 20 % 2 % 10 % 0 % 32 %
開発者 15 % 7 % 12 % 3 % 37 %
デザイナ 0 % 0 % 3 % 0 % 3 %
アノテータ 5 % 23 % 0 % 0 % 28 %
合計 40 % 32 % 25 % 3 % 100 %