2017/04/22 AI eats UX meetupでの、白井の講演資料になります

1. カーセンサーで深層学習を使って
UX改善を行った事例とそこからの学び

2. (C) Recruit Marketing Partners Co.,Ltd. All rights reserved.
内容
2
Convolutional Neural Network[CNN]
CNN

3. (C) Recruit Marketing Partners Co.,Ltd. All rights reserved. 3
Convolutional Neural Network

4. (C) Recruit Marketing Partners Co.,Ltd. All rights reserved. 4
 入力画像上でパッチ(局所画像)を滑らせ、パッチからの特徴量抽出（Convolution）
と近くのパッチ同士での特徴量のまとめ上げ（Pooling）を繰り返し、最終的に得られた
特徴量をもとに画像のラベルを予測する。
P (野球)
P (サッカー)
P (カバディ)
繰り返し
すべての特徴量
を連結し使用
Convolution層 Pooling層 ベクター Predict
画像に映っているものが何かを特定する
=物体認識を実施
Convolutional Neural Network とは

5. Convolution: RGB
*
3 0
1 3
*
3 0
1 3
= 3*3 + 0*0
+ 2*1 + 3*3 =20
*
3 0
1 3
=3
*
3 0
1 3
=12 *
3 0
1 3 =20
22 5
14 22
2
+
残したいエッジや色などの特徴を抽出する処理
Convolution と Pooling
3 0 1
2 3 0
0 2 3
3 0
2 3
2 3
0 2
3 0
2 3
0 1
3 0
Pooling:
Conv
8 4 9
5 4 1
1 0 2
2*2
8 4
5 4
Max( ) = 8 Max( ) = 9
4 9
4 1
Max( ) = 5 Max( ) = 4
5 4
1 0
4 1
0 2
8 9
5 4
微小な変化に対してロバストな特徴を与える処理

6. 物体認識
ベクトル化
ベクトル化
ベクトル化
ベクトル化
野球ゾーン
サッカーゾーン
まとめる
ベクトル化
学習 予測
予測モデル
サッカーゾーンに近い。
サッカーなのでは！ と特定
未知の画像
正解ラベル付きの画像を大量に学習し、
未知の画像に何が映っているかを特定する

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CNN
車種判別内装色

8. 外装
ハンドル
カーナビ
内装
・
・
・
1物件の中古車画像群
（約20枚）
１
２
３
４
タイヤ
５
４
内装画像を判定
黒
赤
シートの色を抽出して
タグを付与する
CNN
K-means
カラーhist
内装色判別：処理概要と何ができるか
物件ごとに内装色タグを付与して、
ユーザーが内装色で検索が可能
に

9. 車種判別：処理概要と何ができるか
…
…
…
CNNで作成した
車種判別モデル車の写真
2674車種
・ワゴンR
・プリウス
・フィット
・フェラーリ
・エスティマ
・
・
・
2674車種の精度
68.2%
カスタマが気になる車の
写真を解析することで、
車種名が分かり検索可能に

10. CNNの用途
web
Web
web

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12. (C) Recruit Marketing Partners Co.,Ltd. All rights reserved.
課題
12
高精度を出すために大量の学習データが必要・・・orz
80
1
→
→ [ ]

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課題の解は論文にあり
13
：ラベル１データ
：ラベル２データ
：ラベルなしデータ
：境界面
VAT※1の半教師有り学習を活用
：予測確率分布がずれやすい
方向へデータをずらす
…
…
…
このズレの予測確率
分布の差が最小になる
ように、WとBを学習
データの多少のブレにも耐えうる判別モ
デルが作成できる
故に、たくさん画像があれば、少しのラ
ベル作成で済む。
少量の学習データと大量のラ
ベルなしデータで高精度なモ
デルを作る技術

14. (C) Recruit Marketing Partners Co.,Ltd. All rights reserved.
今後の世界[画像解析]
14
→ VAT
→
CNN
→ AWS tensorflow keras
( )
/
UX