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
クックパッドにおけるCloud AutoML事例
Search
chie8842
November 02, 2018
Technology
9
7.8k
クックパッドにおけるCloud AutoML事例
Cookpad Tech Kitchen #19 R&Dにおけるサービス開発者の仕事(
https://cookpad.connpass.com/event/104459/
)における発表資料です。
chie8842
November 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by chie8842
See All by chie8842
MongoDB Atlas Search のご紹介
chie8842
2
1.5k
MongoDB Atlas Vectorsearchではじめる生成AIアプリ開発
chie8842
3
1.5k
AWS GlueとAWS Lake Formationではじめるデータマネジメント
chie8842
0
1k
Distributed Processing in Python
chie8842
2
670
クックパッドにおける推薦(と検索)の取り組み
chie8842
20
8k
Understanding distributed processing in Python
chie8842
2
2k
Performance Tuning Tips of TensorFlow Inference
chie8842
1
730
Cookpad_Internship_MLOps_Lecture_2018
chie8842
35
16k
機械学習デプロイを支えるコンテナ技術(Machine Learning on Docker)
chie8842
14
8.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Swiftの “private” を テストする / Testing Swift "private"
yutailang0119
0
130
抽象化をするということ - 具体と抽象の往復を身につける / Abstraction and concretization
soudai
3
610
管理者しか知らないOutlookの裏側のAIを覗く#AzureTravelers
hirotomotaguchi
2
330
The Future of SEO: The Impact of AI on Search
badams
0
190
飲食店予約台帳を支えるインタラクティブ UI 設計と実装
siropaca
7
1.7k
Moved to https://speakerdeck.com/toshihue/presales-engineer-career-bridging-tech-biz-ja
toshihue
2
730
ハッキングの世界に迫る~攻撃者の思考で考えるセキュリティ~
nomizone
13
5.1k
OpenID Connect for Identity Assurance の概要と翻訳版のご紹介 / 20250219-BizDay17-OIDC4IDA-Intro
oidfj
0
270
技術的負債解消の取り組みと専門チームのお話 #技術的負債_Findy
bengo4com
1
1.3k
リアルタイム分析データベースで実現する SQLベースのオブザーバビリティ
mikimatsumoto
0
1.3k
急成長する企業で作った、エンジニアが輝ける制度/ 20250214 Rinto Ikenoue
shift_evolve
3
1.2k
30分でわかる『アジャイルデータモデリング』
hanon52_
9
2.6k
Featured
See All Featured
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
6
550
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
229
18k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
34
2.5k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Side Projects
sachag
452
42k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
100
18k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
7
630
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
51
7.4k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
7k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.3k
Transcript
ΫοΫύουʹ͓͚Δ "VUP.- ݚڀ։ൃ෦ ػցֶशάϧʔϓ ྛాઍӯ !DIJF 2018/11/01 Cookpad Tech Kitchen
#19 R&D
$IJF)BZBTIJEB • ػցֶशνʔϜ ιϑτΣΞΤϯδχΞ • ػցֶशϞσϦϯάΔ͠ج൫Δ͠ΞϓϦॻ͘ • ͕͖ !DIJF 8FC
%# 1SFTTͰ ػցֶशΞϓϦ࡞ͷ ೖهࣄΛॻ͍ͨ 1Z$PO+1 %FW'FTU ͳͲͰొஃ
5-%3 • ,PNFSDPʢΫοΫύου৽نࣄۀʣʹ͓͚Δ (PPHMF $MPVE"VUP.-ࣄྫͷհ • αʔϏε։ൃͷಓ۩ͱͯ͠ػցֶशΛͬͯ ͍͜͏ʂͱ͍͏
,PNFSDPʹ͓͚Δ (PPHMF $MPVE "VUP.-ࣄྫ
• ΫοΫύουͷ&$৽نࣄۀ • ྉཧಓ۩ɺ͏ͭΘɺΧτϥϦʔɺϦωϯࡶ՟ͳͲͷ lྉཧָ͕͘͠ͳΔϞϊz͕ങ͑Δ ϚϧγΣΞϓϦ ͔ͭͬͯΈͯͶʂ
Ϟνϕʔγϣϯ ͱͱग़ऀͷࡋྔͰࣗ༝ʹλά͚ ͕ߦΘΕ͍͕ͯͨɺߪೖऀʹΑΔݕࡧ͠ ͢͞ͷͨΊɺΧςΰϦ͚Λߦ͍͍ͨ
ը૾Λ༻͍ͨΧςΰϦྨ • ը૾Λ༻͍ͯશΧςΰϦʹྨ͍ͨ͠ ۚଐͷث സ ΧτϥϦʔ Τϓϩϯ ϑϥΠύϯ ು แஸ
Ωονϯ πʔϧ ಃث ࣓ث ͷث Ψϥεͷث ࣫ث หശ Ωονϯ ϑΝϒϦοΫ
(PPHMF$MPVE"VUP.-7JTJPO • ػցֶशϞσϧΛτϨʔχϯάͯ͠ɺࣗͷఆٛ ͨ͠ϥϕϧʹैͬͯը૾Λྨ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɺ ($1্ͷαʔϏε
(PPHMF$MPVE"VUP.-7JTJPO • ,PNFSDPج൫ͱͯ͠'JSFCBTFΛ࠾༻͓ͯ͠Γɺಉ͡ ($1্ͷαʔϏεͰ͋Δ$MPVE"VUP.-ͱ૬ੑ͕͍͍ • ػցֶशΤϯδχΞ͕͍ͳ͘ͱӡ༻͕Մೳ • ΨοͱࣗͰ࡞ͬͨ*ODFQUJPO7ϞσϧΑΓੑೳ͕ Αͦ͞͏ͩͬͨ •
ϞσϧͷαʔϏϯάͳͲͷख͕͍ؒΒͣɺΠχγϟϧ ͷར༻͕ߦ͍͍͢ • ίετ໘ͰػցֶशΤϯδχΞͷ(16 ΠϯελϯεΛར༻࣮ͨ͠ݧίετΛߟྀ͢Δͱ ༏ҐͰ͋Δ
ߟྀͨ͠ᶃ • ৽نαʔϏεͳͷͰɺը૾͕গͳ͍ΧςΰϦ ͕͋Δ • Πϯλʔωοτ্ͷը૾ΛՃֶͯ͠श • ΧςΰϦͷ͏ͪɺʮಃثʯͱʮ࣓ثʯͳͲɺࢹ ֮ใ͔Βผ͕͍͠ΧςΰϦ͕͋Δ •
ҰͭͷΧςΰϦͱͯ͠ਪఆ͠ɺग़ऀʹͲͪΒ͔બ ΜͰΒ͏
ߟྀͨ͠ᶄ • ෳͷΧςΰϦͷ͏ͪͲͪΒ͔·͍͠߹͕͋Δ • ͷหശˠΧςΰϦީิɿͷث PSหശ • ΧςΰϦͱ͍ͨͨ͠ΊɺείΞεϨογϣϧυ ˞ ΛԼ͛ͯෳͷΧςΰϦީิ͔Βग़ऀʹબͤΔ
• ࠓޙΧςΰϦใ͕มߋͱͳΔՄೳੑ͕͋Δ • ࠓճֶशͷͨΊͷϥϕϧ͚ࣾͰਓखͰߦ͕ͬͨɺ ࠓޙΧςΰϦͷՃɾมߋͳͲ͕ߟ͑ΒΕΔ • (PPHMF$MPVEͷ)VNBO-BCFMJOHαʔϏεͷར༻ͳͲ͕ ߟ͑ΒΕΔ ˞ "VUP.-ʹ͓͚Δਪఆ࣌ͷࢦඪɻ͜ͷΛߴ͘͢Δͱ৴པͷߴ͍ީิͷΈΛฦ٫͠ɺ ͘͢Δͱ৴པ͕͍ީิฦ٫͢Δ
͜Ε͔ΒͷαʔϏε ։ൃʹ͓͚Δػցֶश
ਓೳͷౙདྷͳ͍ʢͱ͍͏ਓ͍Δʣ https://www.wsj.com/articles/ai-guru-andrew-ng-on-the-job-market-of-tomorrow-1540562400 ػցֶशΛ༻͍ͨαʔϏε։ൃࠓޙٻΊΒΕ͍ͯ͘ (PPHMF#SBJOͷDPGPVOEFSɺ#BJEV 3FTFBSDIͷ"OESFX/Hͷهࣄ
ػցֶशͷར༻ύλʔϯ ֶशࡁΈϞσϧΛར༻͢Δ͚ͩͷύλʔϯ • Google Cloud Vision API • Amazon
Rekognition • Azure Cognitive Services ΧελϜϞσϧΛ࡞Δύλʔϯ • Google Cloud AutoML • "EB/FU r 5FOTPSGMPXϕʔεͷ"VUP.-ϑϨʔϜϫʔΫ • 5105 r TDJLJUMFBSOͷϋΠύύϥϝʔλνϡʔχϯάΛࣗಈԽ͢Δ πʔϧ ࠷৽ٕज़Λར༻ͯ͠ݻ༗ͷϞσϧΛ࡞Δ ύλʔϯ • 5FOTPSGMPXTDJLJUMFBSOΛར༻ͯࣗ͠Ͱ ϞσϧΛ࡞ΓɺσϓϩΠ͢Δ • Ͱղ͚ͳ͍ʹରͯ͜͠ͷํ๏͕ඞཁ easy difficult ͱ ػցֶशΤϯδχΞ͕͍ͳ͘ͱѻ͑Δ
easy difficulty ػցֶशͷར༻ύλʔϯ • ֶशࡁΈϞσϧΛར༻͢Δ͚ͩͷύλʔϯ • Google Cloud Vision API
• Amazon Rekognition • Azure Cognitive Services • ΧελϜϞσϧΛ࡞Δύλʔϯʢ"VUP.-ʣ • Google Cloud AutoML • "EB/FU r 5FOTPSGMPXϕʔεͷ"VUP.-ϑϨʔϜϫʔΫ • 5105 r TDJLJUMFBSOϕʔεͷػցֶशύΠϓϥΠϯͷ࠷దԽπʔϧ • ࠷৽ٕज़Λར༻ͯ͠ݻ༗ͷϞσϧΛ࡞Δύλʔϯ • Tensorflowscikit-learn • ػցֶशͷઐ͕ࣝඞཁͳΞϧΰϦζϜ࣮ɺϋΠύʔύϥϝʔλ νϡʔχϯάͳͲΛࣗಈͰߦͬͯ͘ΕΔ • ͜ΕΒΛ͏·͘͏͜ͱͰɺػցֶश͕Ͱ͖ͳͯ͘ɺαʔϏε։ൃͷ ෯͕͕Δ • Ϧαʔνʹ͓͍ͯ͞Ε͍ͯΔͷҰͭ
·ͱΊ • ػցֶशɺࠓޙػցֶशཧʹৄ͍͠ઐՈ Ͱͳͯ͘ѻ͏͜ͱ͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳ͍ͬͯ͘ • (PPHMF$MPVE"VUP.-ศརʂ • ͱ͍͑ղ͚Δͱղ͚ͳ͍͕͋Δ • αʔϏε։ൃͷಓ۩ͱͯ͠ػցֶशΛ͏·͘
͍ͬͯ͜͏ʂ