Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習をスモールスタートさせる方法 / small machine learning
Search
Yuichiro Someya
November 06, 2018
Programming
3
2k
機械学習をスモールスタートさせる方法 / small machine learning
https://d3m.connpass.com/event/104858/
Yuichiro Someya
November 06, 2018
Tweet
Share
More Decks by Yuichiro Someya
See All by Yuichiro Someya
にんげんがさき 基盤はあと / Developers over ML platform
ayemos
0
14k
アットホームな分析基盤の作り方 / Homemade Machine Learning Toolkits
ayemos
1
960
サービス開発、機械学習、クラウド / the trinity of machine learning
ayemos
0
3.4k
成長を止めない機械学習のやり方 / Don't stop 'til you get enough (data).
ayemos
15
5.1k
AWS で加速する機械学習 / Accelerate Machine Learning with AWS
ayemos
1
320
クックパッドの機械学習基盤 2018 / Machine Learning Platform at Cookpad ~ 2018 ~
ayemos
15
20k
PyTorchとCaffe2とONNXと深層学習モデルのデプロイについて
ayemos
1
2.9k
クックパッドにおけるAWS GPUインスタンスの利用事例 / Powering by AWS GPU Instances in Cookpad Inc
ayemos
0
410
How we use GPUs in Cookpad
ayemos
0
140
Other Decks in Programming
See All in Programming
AtCoder Heuristic First-step Vol.1 講義スライド
terryu16
2
420
Goで作るChrome Extensions / Fukuoka.go #21
n3xem
2
2.1k
運用しながらリアーキテクチャ
nealle
0
330
やっと腹落ち「スプリント毎に動くモノをリリースする」〜ゼロから始めるメガバンクグループのアジャイル実践〜
sasakendayo
1
310
SLI/SLOの設定を進めるその前に アラート品質の改善に取り組んだ話
tanden
2
260
❄️ NixOS/nixpkgsにSATySFiサポートを実装する
momeemt
2
160
DevNexus - Create AI Infused Java Apps with LangChain4j
kdubois
0
170
iOSでQRコード生成奮闘記
ktcryomm
2
190
RCPと宣言型ポリシーについてのお話し
kokitamura
2
110
PHPによる"非"構造化プログラミング入門 -本当に熱いスパゲティコードを求めて- by きんじょうひでき
o0h
PRO
0
600
Lambdaの監視、できてますか?Datadogを用いてLambdaを見守ろう
nealle
2
960
requirements with math
moony
0
470
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
183
15k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
344
40k
Designing for Performance
lara
605
69k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
6
600
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
200k
Done Done
chrislema
182
16k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
223
9.5k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
32
6.5k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
38k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Transcript
ػցֶशΛεϞʔϧελʔτ ͤ͞Δํ๏ ΫοΫύουגࣜձࣾછ୩༔Ұ %BUB%SJWFO%FWFMPQFS.FFUVQ
ࣗݾհ છ୩༔Ұ<BZFNPT> ΫοΫύουגࣜձࣾ৽ଔೖࣾ ݚڀ։ൃ෦ΤϯδχΞ ػցֶशج൫ɺը૾ೝࣝܥͷݚڀ։ൃ
ΫοΫύουͱػցֶश ΫοΫύουݚڀ։ൃ෦ ݄ʹൃ ࢲ͕ଐ͞Εͨͷಉ࣌ظ ໊࣌ͷϝϯόʔ
݄ݱࡏࠃʹ໊ ւ֎ʹ໊ ʰສͷϨγϐσʔλΛ׆༻͠ɺϢʔβʔʹՁΛಧ͚Δʱ
ࠓͷτϐοΫ ػցֶश ओʹਂֶश Λ εϞʔϧελʔτͤ͞Δํ๏ ͳͥεϞʔϧελʔτ͕ඞཁ͔ Ͳ͏Δͷ͔
ࠓͷτϐοΫ ٕज़ʗέʔεελσΟগͳΊɺ ίϯηϓτଟΊͷʹͳΓ·͢ աڈʹٕͨ͠ज़తͳͪ͜Β IUUQTTQFBLFSEFDLDPNBZFNPT
ਂֶशͱεϞʔϧελʔτ
ਂֶशͱεϞʔϧελʔτ 4NBMMTUBSU εϞʔϧελʔτ 4UBSUTNBMM
lUIJOLJOHCJH TUBSUJOHTNBMM BOETDBMJOHGBTUz IUUQTKJNDBSSPMMDPNJOOPWBUJPOUIJOLCJHTUBSUTNBMMTDBMFGBTU
5IJOLCJHJEFOUJGZUIFMPOHUFSNUSBOTGPSNBUJWFUSFOET JODMVEJOHTJHOJpDBOUJOEVTUSZDIBOHF CVTJOFTTNPEFM EJTSVQUJPO ྫ͑ɺʮσΟʔϓϥʔχϯάΛ͍ͬͯ͘ʯͱܾΊΔ
4UBSUTNBMM1JDLBOVNCFSPGTNBMM FYQFSJFOUJBM PSJFOUBUFEQSPKFDUTUPCFHJO5IJTXJMMHJWFZPVCFUUFS EFQUIPGJOTJHIU ͍ͬͯͨ͘Ίʹখ͍͞ϓϩδΣΫτΛ͜ͳ͠ɺֶͿ
4DBMFGBTU%FUFSNJOFXIJDIBSFBTOFFEUPCFUBDLMFE pSTUJOUFSNTPGNPWJOHGPSXBSE%FWFMPQUIFBCJMJUZUP UBLFZPVSbQSPUPUZQJOH`PGTLJMMTFOIBODFNFOUGSPNUIF TNBMMTDBMFQSPKFDUTJOUPGVMMqFEHFEPQFSBUJPOT ༗ͳϓϩδΣΫτΛબͼɺຊ֨తʹՔಇͤ͞Δ
5IJOLCJH ྫ͑ ʮਂֶशΛ͍ͬͯ͘ʯͱܾΊΔ 4UBSUTNBMMখ͍͞ϓϩδΣΫτ ࣮ݧ Λ͜ͳ͠ɺֶͿ 4DBMFGBTU༗ͳϓϩδΣΫτΛຊ֨తʹՔಇͤ͞Δ
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM 4UBSUTNBMMখ͍͞ϓϩδΣΫτΛ͜ͳ͠ɺֶͿ ਂֶशͱ4UBSUTNBMMͷ૬ੑ͕͍͍ͱࢥΘͤΔ ৽ٕज़Ͱ͋ΓɺԿ͕ͲΕ͘Β͍Ͱ͖Δͷ͔प͞Ε͍ͯͳ͍ ෦తࢼߦࡨޡ͕ඞཁ
લྫͳ͍ͷͰɺޭ ྫϢʔβʔͷՁʹܨ͕Δ ͢Δͷ͔͔Βͳ͍ ֎෦తʏ ٕज़ελοΫͱͯ͠ݟͯૣख़Ͱ͋Δ ӡ༻ͷٕज़తशख़͕ඞཁ
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM ҰํͰɺ4UBSUTNBMM͕Γʹͦ͘͏ͳҰ໘͋Δ େྔͷσʔλͱܭࢉث͕ඞཁ ӡ༻ίετ͕ߴ͍ ࠾༻େมͦ͏
IUUQTBJHPPHMFSFTFBSDIQVCTQVC
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM ҰํͰɺ4UBSUTNBMM͕Γʹͦ͘͏ͳҰ໘͋Δ େྔͷσʔλͱܭࢉث͕ඞཁ ӡ༻ίετ͕ߴ͍ ࠾༻େมͦ͏
IUUQTBJHPPHMFSFTFBSDIQVCTQVC .-0QTͰ ͕ ղܾͰ͖ͦ͏ͳ
ͱ͜ΖͰ.-0QTͱ ڪΒ͘%FW0QTಉ༷͕ͩ ·ͩఆٛෆ໌ྎ ֶशΞϧΰϦζϜҎ֎ʁ %FW0QTͷ.-൛ʁ ػցֶश͕ɺιϑτΣΞ։ൃࣄۀʹ͓͍ͯՁΛੜΈग़͢͜ͱͷͰ͖Δ
ٕज़ελοΫͰ͋Γଓ͚ΔͨΊʹඞཁͳٕज़ ʰӡ༻ίετͷݮʱ͚͕ͩతͰͳ͍ ྫਂֶशΛεϞʔϧελʔτͤ͞Δҝͷ.-0QT
͜͜·Ͱ·ͱΊ ਂֶशΛεϞʔϧελʔτ͍ͤͨ͞ ͦͷͨΊʹ.-0QTͷϓϥΫςΟεΛ׆͔ͤͦ͏
εϞʔϧελʔτͷͨΊͷ.-0QT ΫοΫύουͷ߹
ܭࢉثڥ ݄ͷ ݚڀ։ൃ෦һਓ དྷि͔ΒΠϯλʔϯΛਓड͚ೖΕ "84ຊ൪ΞΧϯτʹྑͷ(16Πϯελϯε HYMBSHF ͕
৽ن࡞ͷʹίϛϡχέʔγϣϯ͕ൃੜ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτΛൃߦ͠ɺӡ༻ͷੵۃతͳԽ
ܭࢉثڥ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτͷΠϯϑϥΛίʔυཧ ຊ൪ΞΧϯτͷϓϥΫςΟε %FW0QT ʹ฿͏ $IBU#PUΛ௨ͯ͠(16ΠϯελϯεΛ্ཱͪ͛ΔΈΛ࣮
Πϯελϯεͷ࡞ɺٳΠϯελϯεͷࣗಈఀࢭΛඋ ࣮࣭ (16Πϯελϯεݐͯ์Λ࣮ݱ ͍ͭͰ࣮ݧεϞʔϧελʔτ
ܭࢉثڥ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτͷΠϯϑϥΛίʔυཧ ຊ൪ΞΧϯτͷϓϥΫςΟε %FW0QT ʹ฿͏ $IBU#PUΛ௨ͯ͠(16ΠϯελϯεΛ্ཱͪ͛ΔΈΛ࣮
Πϯελϯεͷ࡞ɺٳΠϯελϯεͷࣗಈఀࢭΛඋ ࣮࣭ (16Πϯελϯεݐͯ์Λ࣮ݱ ͍ͭͰ࣮ݧεϞʔϧελʔτ .-0QT
ػցֶशج൫ͱ4UBSUTNBMM ػցֶशج൫·ͨ৽͍͠ྖҬ4UBSUTNBMM͕ඞཁ ඞཁͳͷج൫ٕज़ͷεϞʔϧͳࢼߦࡨޡ ྫ͑ج൫୲Λ3%ʹஔͯ͠ΈΔ LVCFqPXͳͲͷϓϥοτϑΥʔϜ৫γνϡΤʔγϣϯ ͱͷ૬ੑ͕͋Δ
ՄೳͰ͋Ε ੵۃతʹࢼ͢ɺͬͯΈΔͱΑͦ͞͏
༨ஊʙݕࡧγεςϜʹֶͿʙ ʮσʔλͷྲྀΕ͕͋ΓɺγεςϜ͕σʔλͱڞʹ͢ΔΑ͏ͳγ εςϜʯͱ͍͑ʁ ݕࡧγεςϜͷӡ༻ϓϥΫςΟε͔Β ֶͿ͜ͱଟͦ͏ ΠϯσοΫεͷߏஙɺࣙॻσʔλͷཧ IUUQTXXXBNB[PODPKQ#VJMEJOH*OUFMMJHFOU4ZTUFNT-FBSOJOH&OHJOFFSJOHFCPPLEQ##82)3
·ͱΊ ਂֶशεϞʔϧελʔτ͍ͤͨ͞ ৽͍ٕ͠ज़ͷՄೳੑ ͱ੍ Λ࡞Γͳ͕ΒֶͿ εϞʔϧελʔτ .-0QTͷదͳར༻εϞʔϧελʔτΛॿ͚Δ