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/
AIを活用して作るWebサービス開発について
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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
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…
お金を稼ぎたい!!!(*'ω'*)
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・・・
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。。
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
Face Score 2015/6顔を採点するアプリを作ったhttps://face.sc/
そんな中、APIが廃止される。。
Oh....
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
どうやったか?Bing Search Image API①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
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/
システム構成
→ GPUインスタンスやタスクを管理する機能を自前で実装
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/
画像分類
①ラベルを登録 ②データを登録 ③学習
文字起こし
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
動画ファイルUserHTTP 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
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
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!
ご清聴ありがとうございました!