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Googleにおける機械学習の活用とクラウドサービス

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Googleにおける機械学習の活用とクラウドサービス

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Googleにおける機械学習の活用とクラウドサービス

  1. 1. Google における 機械学習の活用とクラウドサービス Etsuji Nakai Cloud Solutions Architect at Google 2017/03/21 ver1.5
  2. 2. 2 $ who am i ▪Etsuji Nakai Cloud Solutions Architect at Google Twitter @enakai00 好評発売中
  3. 3. Google でのディープラーニング活用
  4. 4. 4 Google のビジョン “to provide access to the world’s information in one click.”
  5. 5. 5 One Click? 音声入力 行動履歴から 必要な情報を判別
  6. 6. 6 DeepMind の WaveNet による音声合成技術 https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/ MOS (人間による聞き取り評価)
  7. 7. 7 Google Photo 画像のラベル付け処理
  8. 8. 8 Gmail Smart Reply メールの返答文を 予測して生成 コンテキストを理解して生成 モバイルアプリからの返信の 10% https://gmail.googleblog.com/2016/03/smart-reply-comes-to-inbox-by-gmail-on-the-web.html
  9. 9. 9 ディープラーニングで冷却設備の動作を改善 データセンター冷却コストが 40% 低下 データセンター電力効率( PUE )が 15% 改善 https://green.googleblog.com/2016/07/deepmind-ai-reduces-energy-used-for.html
  10. 10. 10 Google でのディープラーニングの利用実績 Android Apps Gmail Maps Photos Speech Search Translation YouTube その他多数
  11. 11. GCP が提供する機械学習サービス
  12. 12. 12 Google のインフラストラクチャー 分散ソフトウェア技術で実現した Datacenter as a Computer
  13. 13. 13 Google が開発した分散ソフトウェア技術の例 http://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/
  14. 14. 14 GCP が提供する機械学習のクラウドサービス Cloud Machine Learning Engine API サービス群 Cloud Datalab CLOUD ML SPEECH API VISION API TRANSLATE API NATURAL LANGUAGE API DATALAB 学習済みモデルを アプリケーションから すぐに利用可能 ディープラーニングに最適化された 機械学習ライブラリー (オープンソースとして公開)
  15. 15. 15 Cloud Vision API 画像認識の学習済みモデルを提供 画像を API に送るだけ、機械学習の知識は不要 月間 1,000 認識まで無償で試用可能 (*) (*) Google Cloud Platform のプロジェクト内で使用したリソースのコストは別途発生します。 https://cloud.google.com/vision/pricing
  16. 16. 16 Cloud Speech API 音声認識の学習済みモデルを提供 音声データを API に送るだけ、機械学習の知識は不要 最初の 60 分間は無償で試用可能 (*) (*) Google Cloud Platform のプロジェクト内で使用したリソースのコストは別途発生します。 https://cloud.google.com/speech/pricing
  17. 17. 17 Cloud Video Intelligence 動画に含まれるコンテンツを分析 現在はプライベートベータとして提供
  18. 18. 18 Cloud Machine Learning Engine クラウド上で独自モデルを学習 TensorFlow の分散学習機能に対応 学習したモデルを API として公開 ( 参考 ) Cloud ML Super Quick Tour http://enakai00.hatenablog.com/entry/2016/10/06/082800
  19. 19. 機械学習サービスの利用例
  20. 20. 20 API サービスをクライアントアプリから利用 ▪ ブラウザ上のコードで Web カメラから取得した画像を クラウド上の API サービスに送信して「笑顔」を識別 http://goo.gl/9EM8tr
  21. 21. 21 API サービスをクライアントアプリから利用 ▪ Finding Pete’s Dragon with Google Cloud Vision API https://cloudplatform.googleblog.com/2016/08/finding-Petes-Dragon-with-Google-Cloud-Vision-API.html
  22. 22. 22 サーバー上で学習と判別を実施 ▪ Linux サーバー上で学習したモデルをラズパイから 利用して、「きゅうり」の自動仕分けを実現 http://googlecloudplatform-japan.blogspot.jp/2016/08/tensorflow_5.html
  23. 23. 23 サーバー上で学習と判別を実施 ▪ How Ocado uses machine learning to improve customer service http://www.ocadotechnology.com/our-blog/articles/How-Ocado-uses-machine-learning-to-improve-customer-service
  24. 24. 24 その他の可能性 ▪ 学習済みモデルをベースにして、個別データでさらにモデルをチューニング ● カッコよく言うと「転移学習」と呼ばれる手法 ▪ クラウド上で学習したモデルをクライアント上で直接に実行 ● 大量データでパラメーターをチューニングするには、それなりの計算リソースが必要で すが、学習済みのモデルを実行するだけならクライアント側でも対応可能 ▪ クライアント上でリアルタイムに学習処理を実施 ● 簡単なモデルなら(処理性能的には)クライアント上でも学習処理は十分できます。ク ライアント上で取得したデータをリアルタイムに学習することで、何か面白いことがで きるかも?
  25. 25. 今日から試せるディープラーニング
  26. 26. 26 お約束 https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=59602
  27. 27. 27 転移学習のサンプル演習コース https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cpb102-txf-learning/
  28. 28. 28 Vision API/Translation API を用いたサンプルアプリ https://book.mynavi.jp/manatee/detail/id=65679
  29. 29. Thank you!

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