AIを活用して作るWebサービス開発について

AWSやGCP、ディープラーニングのフレームワークをうまく活用しながら、個人で開発したwebサービスをご紹介します。

・Face Score
https://face.sc/

・waifu2x-multi
https://waifu2x.me/

・AIメーカー
https://aimaker.io/

1. AIを活用して作る Webサービス開発について
2. お前誰よ？ ・2z（つじ） ・Twitter　@2zn01 ・web系エンジニア（機械学習はちょっと触る程度） ・PHP、Perl、Ruby(on Rails)、Python、Lua ・AWSとGCPをよく使ってます ・趣味は個人でWebサービスの開発
3. 個人でWebサービスを開発するきっかけ 過去にさかのぼること、中学生の頃…
4. お金を稼ぎたい！！！(*'ω'*)
5. 中学生～大学生まで 中学生(2003年頃)～：ガラケーサイトを作り始める 高校生(2006年頃)～：Perlを使ってガラケー向けの 　　　　　　　　　　メタ検索ポータルサイトを作る 大学生(2008年頃)～：30～40万PV / 日（1000万PV / 月） 　　　　　　　　　　まで成長する イイ感じに育てることができた！٩( ''ω'' )و そして・・・
6. ドメインが失効する。。(ノД`)・゜・。 ドメインもとられてしまい、サービスも終了。。 その後、しばらく個人開発はお休み。。
7. ディープラーニングとの出会い　2015/5～ MicrosoftのHow-Old.net 写真から性別と年齢を推定
8. Face Score　2015/6 顔を採点するアプリを作った https://face.sc/
9. そんな中、APIが廃止される。。
10. Oh....
11. しょうがないので、独自のモデルを作ることに... API廃止までの猶予は3か月ほど。 その間に30万もの顔画像を集めて学習させ、 独自のモデルを構築 　→　ディープラーニング（CNN）の使い方を学んだ
12. どうやったか？ Bing Search Image API ①ひたすら画像を収集 ②ひたすら画像を分析 ③分析結果を保存 ④分析結果から学習 ⑤モデルを構築
13. waifu2x-multi　2016/2～ waifu2xをカスタマイズした画像をきれいに拡大するツール 複数画像の一括変換、動画変換に対応させた https://waifu2x.me/
14. システム構成
15. 　→　GPUインスタンスやタスクを管理する機能を自前で実装
16. web上で機械学習が誰でも手軽にできるプラットフォーム。 公開されたAIはみんなで活用できる。 AIメーカー　2018/6～ https://aimaker.io/
17. 画像分類
18. ①ラベルを登録 ②データを登録 ③学習
19. システム構成
20. 文字起こし
21. ①画像・音声・動画ファイルから ②YouTubeから文字起こし ③録音から
22. 動画ファイル User HTTP POST送信 GCSのURI 文字起こし結果 画像、音声ファイルを Google Cloud Storage(GCS)へ 文字起こし結果 【ffmpeg】 　動画ファイルから音声ファイルを抽出 音声ファイル 画像ファイル 文字起こしの仕組み
23. 工夫したところ ・GPUインスタンスの常時起動は金銭的につらい。。 　→　APIで必要最低限の学習時のみ立ち上げ、終わったら停止 ・スケールする仕組みにしたい 　→　Amazon EFSを使って学習データ／モデルは共有 ・AMIからのインスタンス立ち上げに時間がかかる 　→　インスタンスをプールする仕組みを作った 　　　5～10分かかるところを1～2分程度へ短縮 ・少ない学習データでも精度をあげたい 　→　ファインチューニングによる精度向上
24. API公開しました！ ・みんなのAIプラットフォーム 　→　みんなが作ったAIはみんなで活用できる！ ・APIの活用例としては、、 　・LINE BOTで活用 　・webサービスに組み込む 　・アプリに組み込む 　→　興味のある方は、ぜひ使ってみてください！
25. ご清聴ありがとうございました！