Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Gdlc10 grid

393 views

Published on

GRID Miyazaki-san

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Gdlc10 grid

  1. 1. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. INFRASTRUCTURE + LIFE + INNOVATION AIエンジニアでなくても簡単にAI開発が実現する時代に 株式会社グリッド AIサービス開発グループ 宮﨑えり子
  2. 2. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 自己紹介 名前:宮﨑えり子 所属:株式会社グリッド AIサービス開発グループ 出身:三重県亀山市 大学進学のため上京。 都内中堅私大で、社会学(スポーツ社会学)を専攻。 2013年4月に某スポーツ新聞社に入社。 記者職に就き、プロ野球担当を5年。 (大阪、名古屋を転々、、、) 並行して、高校野球、プロサッカー、プロボクシング、 時にはカメラマンも。 2018年3月に株式会社グリッドに入社。 AIに初めて触れ、勉強勉強の日々です、、、
  3. 3. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 機械学習/深層学習AI開発プラットフォーム ReNom GRIDが自社開発した機械学習/深層学習のフ レームワークReNom(リノーム)。機械学習 /深層学習のフレームワークは、開発にはソフ トウェアとアルゴリズムに関する深い知見と 高い技術力が必要となります。 ReNomの設計思想は、複雑なアルゴリズムを 誰でも簡単に扱うことができ、様々なアルゴ リズムを組み合わせる事をコンセプトとして おり、複雑な課題を解決し、新たな発見から 大きなインパクトを提供する、ビジネス実践 を目的としたフレームワークです。 GRIDは「人工知能を誰でも使えるように一般 化する事」 「より高度なアルゴリズムを開発し、さらな るブレークスルーを生み出す事」を目指し、 この2つのミッションに対して取り組んでいま す。 (リノーム)
  4. 4. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 機械学習/深層学習AI開発プラットフォーム ReNom ReNom Products DL TDA IMG TAG DP ディープラーニグ フレームワーク TDAアプリ&API 画像認識アプリ &API 教師データ作成 アプリ データ前処理 アプリ CN RL RG AD 外部システム 連携API 深層強化学習API 回帰モデル作成 アプリ(12月) 異常検知アプリ& API (来年2月)
  5. 5. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. AIって話題だけど、、、 AIってどのような ことに活用できるの? 難解なアルゴリズムが 分からない、、、 プログラミングできない と何もできないん でしょ? 専門家じゃないと 使えないんじゃ ないの?
  6. 6. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. ReNom IMG |モデル開発アプリケーション GUIベースで画像認識モジュールを開発できます。
  7. 7. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 本職は営業ですが、、、 プロジェクトA プロジェクトB プロジェクトC 営業のお仕事をしながら、並行してモデル開発を行いました。 時には2〜3個の案件を同時進行しました。 約2カ月間で、画像認識のモデル開発案件を6件実施しています。
  8. 8. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGでモデル開発すると ※イメージ CAR CAR CAR CAR CAR CARCAR CAR CAR タグ付け(約700枚) 1〜2日間 モデル構築 1〜2日間 モデルの比較 1日 予約機能がある ので、週末に複 数のモデルがで きます! データ受領から約1〜2週間 タグ付け(数千枚) モデル構築 モデルの評価 データ受領から3〜4カ月 <これまで> <ReNomTAG/IMGを用いた場合>
  9. 9. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGでモデル開発すると ※イメージ CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR 短時間でモデル構築することが可能なので、すぐに精度の 確認ができます。 精度が出ない場合、タグ付けに立ち返り、モデルの再構築 も可能です。 試行錯誤も容易に繰り返すことができます。 GRIDでは、、、 商談段階でお客様からサンプルデータを受領し、一旦、モ デル構築してみるということをしています。 提案書の段階で、ある一定の道筋をお客様に提示すること が可能となり、Pre-PoCのツールとしても使用しています。
  10. 10. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGを用いて感じたこと これまでエンジニアが3〜4ヶ月をかけていたという、タ グ付け、モデル構築、評価までの作業を1〜2週間で、行 うことができた。 一連のモデル開発の作業がGUIで行えるので、難しいアル ゴリズム(YOLOv1、YOLOv2、SSD)、パラメータが分から なくても、試すことができた。 分からないなりにでも、直感的にさまざまなパターンの学 習結果をすぐに確認することができるので、適切なアルゴ リズムとパラメータの設定が見えてきた。

×