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
にゃーんとわんわん
Search
Doarakko
December 11, 2020
Programming
0
1.2k
にゃーんとわんわん
Doarakko
December 11, 2020
Tweet
Share
More Decks by Doarakko
See All by Doarakko
Cloudflare Workers で X(Twitter)のボットを作ってみた
doarakko
0
300
Vercel Edge Functions を使って作る画像メーカー
doarakko
0
79
JOIN して1ヶ月のエンジニアに聞いた Liiga の良いところ 3 選
doarakko
0
85
わんわおーん
doarakko
0
71
職場を明るくする
doarakko
0
320
コードレビューの時間を削減しました
doarakko
0
100
仕事中に隠れてテレビ番組表を見るぞ
doarakko
0
210
GitHub Project の運用を自動化しました
doarakko
0
120
GitHub Actions に入門しました
doarakko
0
1.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
技術検証結果の整理と解析をAIに任せよう!
keisukeikeda
0
130
Goの型安全性で実現する複数プロダクトの権限管理
ishikawa_pro
2
1.2k
ふつうの Rubyist、ちいさなデバイス、大きな一年
bash0c7
0
1.1k
Nostalgia Meets Technology: Super Mario with TypeScript
manfredsteyer
PRO
0
100
存在論的プログラミング: 時間と存在を記述する
koriym
4
430
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
940
S3ストレージクラスの「見える」「ある」「使える」は全部違う ─ 体験から見た、仕様の深淵を覗く
ya_ma23
0
920
「効かない!」依存性注入(DI)を活用したAPI Platformのエラーハンドリング奮闘記
mkmk884
0
170
Fundamentals of Software Engineering In the Age of AI
therealdanvega
2
290
GoのDB アクセスにおける 「型安全」と「柔軟性」の両立 - Bob という選択肢
tak848
0
270
どんと来い、データベース信頼性エンジニアリング / Introduction to DBRE
nnaka2992
1
330
脱 雰囲気実装!AgentCoreを良い感じにWEBアプリケーションに組み込むために
takuyay0ne
3
380
Featured
See All Featured
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
190
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
61
43k
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
5.8k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.1k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
770
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
290
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
260
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
62
52k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.9k
Believing is Seeing
oripsolob
1
94
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
860
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
500
Transcript
にゃーんとわんわん @Doarakko
・2019年12月入社(2社目) ・エンジニア歴1.5年 - 仕事: Go, PHP - 趣味: Python, C++
・AtCoder 緑 ・海外サッカーをよく見ます 自己紹介 2
3
4
Slackbot を使ってます 5 ・Slack 標準搭載のボット ・誰でも簡単に使える ・改行で区切るとランダムで返る ・画像 URL は展開される
手動追加面倒くさい & 文字数制限あり 6
Bot 作りました 7 ⚽ GitHub: https://github.com/Doarakko/iyashi
Heroku 全体の構成と流れ:画像投稿 8 bot ML model postgres ① ② ③
④ ⑤
Heroku 全体の構成と流れ:にゃーん 9 bot ML model postgres ① ② ③
④ にゃーん
使用したもの Slack Bot ・Heroku:Bot を動かしている場所 ・slackbot:Python で簡単に Slack Bot を作成するためのライブラリ
動物の画像認識モデル ・PyTorch:機械学習のライブラリ ・flickr API:動物画像の収集 ・Google Colab:モデル作成の作業場所 10
・超簡単に Slack Bot を作れる ・特定のメッセージに対して、送信・返信・絵文字をつけられる Python のライブラリ slackbot 11 https://github.com/lins05/slackbot
1. データ収集 2. 画像のノイズ除去 3. 前処理 4. 転移学習 5. モデル評価
モデル作成手順 12
flickr API を使って各動物 600 枚の画像を収集(合計 3,000 枚) モデル作成手順(1 / 5):データ収集
13 flickr: 写真共有サイト
モデル作成手順(2 / 5):画像のノイズ除去 14 今回はサボりました
モデル作成手順(3 / 5):前処理 15 今回行ったもの ・画像サイズをあわせる ・正規化 よく行うもの ・ 写真から顔を切り取る(for
顔認識モデル) ・オリジナルを回転した画像を生成(水増し) ・位置の補正
モデル作成手順(4 / 5):転移学習 16 過学習:模擬試験は 90 点だったけど本番は 30 点 ・学習済みモデルのパラメータをそのまま使用
・最終層以外のパラメータを学習させないため過学習を抑えられる ・クラス数にあわせて最終層を変更 https://www.youtube.com/watch?v=yv0SzIvIhGk
モデル作成手順(4 / 5):転移学習 17 ・ImageNet で学習させた ResNet-18 を使用 ・ResNet は最大
152 層(今回は一番小さいものを使用) PyTorch から簡単に学習済みのモデルを使えます https://www.researchgate.net/figure/Proposed-Mod ified-ResNet-18-architecture-for-Bangla-HCR-In-th e-diagram-conv-stands-for_fig1_323063171
モデル作成手順(5 / 5):モデル評価 18 ・合計 3,000 枚の画像をランダムに分ける(各クラスごとの画像枚数は均等に) - 学習用:2,000 枚
- バリデーション用:500 枚 - テスト用:500 枚 テスト用のデータに対して Accuracy 0.9820 各データは必ず独立させる(例:学習用とテスト用で同じデータを使わない)
1. データ収集 2. 画像のノイズ除去 3. 前処理 4. 転移学習 5. モデル評価
モデル作成手順(再掲) 19
ルールベース 1:80 % (仮) ・「ネコ」がほとんど(弊社)なので全て「ネコ」として判定 ルールベース 2:90 % (仮) ・A
さんは「イヌ」を飼っている → A さんから投稿された画像は全て「イヌ」として判定 ・B さんは「ネコ」と「イヌ」を飼っている → ランダムで判定 機械学習:98 % ・実装難易度、工数、スペシャリスト、運用コスト、 etc 機械学習本当に必要ですか? 20 本当に機械学習が必要なのか、他に方法がないかしっかりと考える必要がある
付録:誰でもどこでもコーディングフリーで with Heroku Button 21 JSON ファイルを書くだけで簡単にツールを配布可能 ⚽ https://github.com/Doarakko/iyashi
⚽ https://speakerdeck.com/8823scholar/herokuhasi-ndafalseka
にゃーんとわんわん @Doarakko