The advantages and disadvantages of using machine learning with enebular

【オンライン】ゆるふわマシンラーニング vol.5 - connpass
https://enebular.connpass.com/event/188257/ 登壇資料

Transcript

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4. πΠʔτΑΖ͓͘͠Ͷ͕͍͠·͢ʵʂ
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6. ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
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10. ߽՚෮शಈը෇͖ʂ͜Ε͸ຊ౰ʹࢹௌඞਢɻϚδɻ
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11. ࣮ࡍʹ΍ͬͯΈͨ
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16. FOFCVMBS ʷ .-Λ΍ΔϝϦοτ
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17. ͜Ε͸ɺΘ͔Γ΍͗ͨ͢͢ɻ
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    どこに情報を送るのー？
    →enebularが勝⼿にデプロイし
    てくれるURL+任意のURL（ex.
    /linebot） LINE の Messaging API を使う
    ために、認証する
    返答形式を書いてる
    メッセージ形式で、返信メッ
    セージとして、判別結果をテキ
    ストで返す
    API使っていいよってなったら、解析
    したデータ（写真）を⼊⼒して、判
    別結果（Class name）を出⼒する
    ⾃分で作ったAPIを使って返信
    内容を返すから、そのAPIを使
    うためにアクセストークンとか
    をパパッと⼊⼒する
    LINE developers ドキュメントに
    詳しく書いてる
    

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18. FOFCVMBS ʷ .-Λ΍ΔϝϦοτ
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    ͔ͨ͠ʹίϛϡχςΟͷهࣄ͕ࢀߟʹͳΔ
    

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19. ຊ౰ʹɺϩʔίʔυʢ਺ߦʣ͗ͨ͢ɻ
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    Teachable Machine からの判別結果が、どの
    変数に⼊るのかは正直わからなかったから、
    コピペして脳死でやってしまった
    メッセージの返答形式は、LINE Developers
    ドキュメント⾒れば、理解できた
    .FTTBHJOH"1*ϦϑΝϨϯε c-*/&%FWFMPQFST
    IUUQTEFWFMPQFSTMJOFCJ[KBSFGFSFODFNFTTBHJOHBQJ
    

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20. ΍ͬͯΈͯؾ͍ͮͨ͜ͱ
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21. ΍ͬͯΈͯؾ͍ͮͨ͜ͱ
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22. ઃܭྗͱ͸
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23. ϩʔίʔυͰ΋ׂ͚ͯ͸௨Εͳ͍ɺઃܭɻ
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24. ΍ͬͯΈͯؾ͍ͮͨ͜ͱ
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25. 5FBDIBCMF.BDIJOF͸̏ͭͷػցֶशϞσϧΛ࡞ΕΔ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    ˞5FBDIBCMF.BDIJOFͱ͸ʁ͍ͬͯ͏ղઆ͸ׂѪ͠·͢ʂ
    5FBDIBCMF.BDIJOF
    IUUQTUFBDIBCMFNBDIJOFXJUIHPPHMFDPN
    

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26. ࢖͏Ϟσϧ͚ͩม͑Ε͹উ֬ͩͱա৴
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    Ϟσϧʹඞཁͳೖྗσʔλ΋มΘΔͷͰɺͦ͜΋มߋͭͭ͠ʜ͜Ε͸ߦ͚ΔͰ͠ΐ
    5FBDIBCMF.BDIJOF
    IUUQTUFBDIBCMFNBDIJOFXJUIHPPHMFDPN
    

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27. /PEF3&%ʹެ։͞Ε͍ͯΔϥΠϒϥϦ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    5FBDIBCMF.BDIJOFͰώοτͨ͠།ҰͷϥΠϒϥϦʢݱ࣌఺ʣ
    A Node-RED node based in tensorflow.js that
    enables to run custom image classification trained
    models using Teachable Machine tool.
    

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28. /PEF3&%ʹґଘ͢Δ͍ͬͯ͏ͷ͸ʜ͜͏͍͏͜ͱ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    5FBDIBCMF.BDIJOF͕ఏڙ͍ͯ͠Δػೳͷ͏ͪɺ̍ͭͷϞσϧ͔͠࢖͑ͳ͍ʢଟ෼ʣ
    5FBDIBCMF.BDIJOFΛ࢖༻ͯ͠ΧελϜը૾෼ྨͷֶश
    ࡁϞσϧΛ࣮ߦͰ͖ΔΑ͏ʹ͢ΔUFOTPSGMPXKTϕʔεͷ
    /PEF3&%ϊʔυͰ͢Αɻ
    

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29. ա৴ʹΑΔ׬શഊ๺
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    ͦΜͳ͜ͱͳ͍Αͬͯݴ͏৔߹͸ɺڭ͑ͯ΄͍͠Ͱ͢ʢ੾࣮ʣ
    ͋Δ ଟ෼
    ͳ͍
    ଟ෼
    ͳ͍
    

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30. ࢲͷഊ๺ྫ1PTF.PEFMͰ-*/&ͰϑΟοτωείʔν
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    1PTF.PEFM͸ඵͰ࡞Ε͚ͨͲɺFOFCVMBS Λ࢖࣮ͬͯ૷͢Δ͜ͱ͸Ͱ͖ͳ͔ͬͨ
    ࠊ͕Լ͕͍ͬͯΔ
    ྑ͍εΫϫοτϙʔζ
    ࠊ͕Լ͕͍ͬͯͳ͍
    ѱ͍εΫϫοτϙʔζ
    Զͷ3JOH'JU͍ͬͯ͏ͷΛ
    ࡞Γ͔ͨͬͨ
    

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31. 5FBDIBCMF.BDIJOFͰ͓खܰʹ࡞ΕΔͬͯ͜ͱ͸ʜ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    ʮͻ͟ͷ֯౓ʯͰ൑ผ͔ͨͬͨ͠ͷ͕ͩɺʮͻ͡ʯͰ&YDFMMFOUͨ݅͠
    簡単に作れてしまうがゆえに、
    間違った予測結果を簡単に出⼒してしまう
    

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32. ϩʔίʔυͱ͍͏؁͍Ռ࣮ʹ͸੍໿͕͋Δ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    ࣮ߦ͍ͨ͠ػೳ͕/PEF3&%Ͱఏڙ͞Ε͍ͯΔͷ͔ݕূ͢Δ΂͖ͩͬͨ
    ͨΊ͠ʹʮHPPHMFʯͰαʔνͯ͠ΈͨΒ
    ͋Β·͊͜Μͳʹ৭ʑ͋ΔͰ͸͋Γ·ͤΜ͔ʙ
    

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33. ΍ͬͯΈͯؾ͍ͮͨ͜ͱ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    &OFCVMBSͷσϝϦοτͰ͸ͳͯ͘ɺϩʔίʔυʹ͓͚Δ੍໿৚݅ʹ͍ۙͱ͓΋͏ɻ
    ϩʔίʔυ͸
    ઃܭྗ͕͋ΔΤϯδχΞʹ༩͑ΒΕͨ͝๙ඒͰ͋Δ
    ࢖͍͍ͨػցֶशϥΠϒϥϦʢ"1*ͱݴͬͨ΄͏͕ਖ਼͍͠ʁʣ͸ɺ
    /PEF3&%ͱݺ͹ΕΔ։ൃπʔϧʹґଘ͢Δ
    ೖྗ͞ΕΔσʔλͱग़ྗ͞ΕΔσʔλͷܗ͕ࣜΘ͔Βͳ͍ͱɺΘΓͱ؆
    ୯ʹ٧Ήʢ"1*Λ࢖͍׳ΕͯΔਓ͸શ͘໰୊ͳ͍ͱࢥ͏͚Ͳɺ"1*࢖ͬͨ
    ͜ͱͳ͍ਓ͸࠷ॳʹϋϚΔ෦෼ͩͱࢥ͏ʣ
    

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34. γϯϓϧ͗ͯ͢ɺͲ͏ܨ͛Ε͹ྑ͍ͷ͔໎ࢠʹͳͬͨ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    FOFCVMBS ͷσϝϦοτͰ͸ͳͯ͘ɺࣗ෼ͷٕज़ྗෆ଍PS[
    ྫ (PPHMF຋༁ͷ"1*Λ࢖͑ΔϥΠϒϥϦΛ࢖͓͏ͱͯ͠Έͨ
    • -*/&ͷυΩϡϝϯτΛݟͳ͕Βɺς
    Ωετϝοηʔδͷऔಘํ๏Λཧղ
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    • ͜ͷ"1*ʢϥΠϒϥϦʁͪΐͬͱΘ͔
    Βͳ͘ͳ͖ͬͯͨΑʂʣ͕ग़ྗ͢Δ
    ܗࣜΛཧղ͠ͳ͖ΌͳΒΜʢී௨ͷ
    จࣈྻͩͱࢥ͏Μ͚ͩͲ͞ʣ
    

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35. FOFCVMBS ʷ .-ॳֶऀͳΓͷ·ͱΊ
    ΏΔ;ΘϚγϯϥʔχϯά WPMʲFOFCVMBSฤʳ໌೔͔Β࢖͑Δ͓खܰ.-αʔϏεΛֶ΅͏ʂ
    • ແྉͰֶ΂Δಈը΍اըΛ૑ͬͯ͘ΕΔਓͨͪ͸ਓؒ͡Όͳ͍ɻਆɻ
    (0%ɻϝγΞʢٹੈओʣɻຊ౰ʹ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠N @@
    N
    • FOFCVMBS Λ࢖ͬͯɺૉૣ͘ɾ؆୯ʹϏδϡΞϧϓϩάϥϛϯά͍ͨ͠ͱ
    ࢥͬͨΒɺ࣮૷͍ͨ͠ػೳ͕ɺ/PEF3&%ͷϥΠϒϥϦʹؚ·Ε͍ͯΔ
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