AWSを活用したAIプラットフォーム「AIメーカー」の開発

2018年7月に「AIメーカー」という、誰でも手軽に機械学習を始められるWebプラットフォームを開発し、リリースしました。

・今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた
　https://qiita.com/2zn01/items/0d3147c9d9d804ad9880

7月の第1段は「画像認識」、8月の第2弾は「文字起こし」と開発を続けています。

「AIメーカー」のシステムの裏側でAWSをどう活用したかをご紹介するとともに、今後の構想をお話しします。
また、AWSやディープラーニングのフレームワークをうまく活用することで、個人でもAIを絡めたwebサービスを開発できることをお伝えできればと思います。

Transcript

1. AWSを活用したAIプラットフォーム
   「AIメーカー」の開発
   2z（つじ） @2zn01
   

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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歴は3年半ほど
   ・JAWS参加は去年のJAWS FESTA 2017＠愛媛 松山から
   

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3. AIメーカーとは
   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。
   

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4. 何ができるのか？
   ・画像分類
   ・文字起こし
   （随時、機能追加予定です！）
   

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5. 画像分類
   

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6. ①ラベルを登録 ②データを登録 ③学習
   

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7. 文字起こし
   

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8. 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
   

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9. リリースまでの道のり
   6/23 LPを作り始める
   6/30 LPを公開
   7/1 AIメーカーの機能（画像分類）の開発を始める
   7/16 AIメーカーの画像分類をリリース
   8/18 文字起こし機能をリリース
   → 週末開発で1か月未満以内にリリース！！
   

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10. まぁ、こんな短時間でできるわけない。。
    

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11. 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
    

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12. Face Score 2015/6
    顔を採点するアプリを作った
    

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13. そんな中、APIが廃止される。。
    

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14. Oh....
    

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15. 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
    

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16. 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
    

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17. 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
    

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18. waifu2xとは？
    畳み込みニューラルネットワークを用いた超解像（SRCNN）
    waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。
    いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。
    縮小される前の画像を求めよ。
    → 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。
    いまから与える画像はある画像を任意の圧縮率でJPEG圧縮したものである。
    JPEG圧縮される前の画像を求めよ。
    → ノイズを取り除くのではなく、画像をJPEG圧縮される前の状態に戻します。
    作者ブログ「二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？」より
    http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436
    

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19. システム構成
    

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20. → GPUインスタンスやタスクを管理する機能を自前で実装
    

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21. AIメーカー 2018/6～
    これまでの開発で学んできたことがほぼそのまま活かせた！
    → 短時間でのリリースが可能に！
    

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22. システム構成
    

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23. 利用したAWSサービス
    ・Amazon EC2
    ・Amazon RDS
    ・Amazon Elastic File System（EFS）
    → Amazon SageMaker、ECS、EKSとかは使わず、
    自分の知っている範囲のもので自前で構築した。
    （使わなかったのは単純に知識不足です。。＞＜）
    

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24. Amazon EC2
    

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25. Amazon RDS
    

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26. Amazon Elastic File System（EFS）
    

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27. 実装で苦労したところ
    ・インスタンス管理
    → AWS SDK for PHPを使ってGPUインスタンスの起動・停止
    ・タスク管理
    ・学習データ（画像）の収集タスク
    → Bing Image Search APIでラベル名から画像を収集
    ・学習タスク
    → Caffeを使って学習し、モデルを構築
    

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28. 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
    

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29. 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！
    

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30. これからやること
    ・機械学習モデル
    ・自然言語処理
    ・物体検出
    ・画像生成（GAN）
    ・音楽生成
    ・ハイパーパラメータのチューニング機能
    ・複数人でAIを作れる機能（学習データ集めなど）
    ・AIのマーケットプレイス機能
    などを対応検討中...
    

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31. ご清聴ありがとうございました！
    

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