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
第一回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Search
gree_tech
PRO
November 15, 2018
Technology
0
230
第一回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
TensorFlow User Group #5 で発表された資料です。
https://tfug-tokyo.connpass.com/event/56100/
gree_tech
PRO
November 15, 2018
Tweet
Share
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
2.6k
マネジメントに役立つ Google Cloud
gree_tech
PRO
0
28
今この時代に技術とどう向き合うべきか
gree_tech
PRO
3
2.4k
生成AIを開発組織にインストールするために: REALITYにおけるガバナンス・技術・文化へのアプローチ
gree_tech
PRO
0
180
安く・手軽に・現場発 既存資産を生かすSlack×AI検索Botの作り方
gree_tech
PRO
0
170
生成AIを安心して活用するために──「情報セキュリティガイドライン」策定とポイント
gree_tech
PRO
1
1.5k
あうもんと学ぶGenAIOps
gree_tech
PRO
0
290
MVP開発における生成AIの活用と導入事例
gree_tech
PRO
0
310
機械学習・生成AIが拓く事業価値創出の最前線
gree_tech
PRO
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
202512_AIoT.pdf
iotcomjpadmin
0
180
CQRS/ESになぜアクターモデルが必要なのか
j5ik2o
0
450
2025-12-27 Claude CodeでPRレビュー対応を効率化する@機械学習社会実装勉強会第54回
nakamasato
4
1.4k
_第4回__AIxIoTビジネス共創ラボ紹介資料_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
170
国井さんにPurview の話を聞く会
sophiakunii
1
310
小さく、早く、可能性を多産する。生成AIプロジェクト / prAIrie-dog
visional_engineering_and_design
0
320
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアの役割分担についてのある事例
kworkdev
PRO
1
360
ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント ko☆shi 開発で学んだ4つの重要要素
leveragestech
0
550
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
290
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.6k
複雑さを受け入れるか、拒むか? - 事業成長とともに育ったモノリスを前に私が考えたこと #RSGT2026
murabayashi
1
1.1k
戰略轉變:從建構 AI 代理人到發展可擴展的技能生態系統
appleboy
0
180
Featured
See All Featured
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
170
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
180
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
0
2.3k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
0
1.9M
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
2
77
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
200
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
91
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
4
35k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
37
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.7k
Transcript
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 第⼀回☆GREE AI Programming
Contest で TensorFlow 2017/05/24 グリー株式会社 開発本部データエンジニアリンググループ 森⽥ 想平
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • グリーという会社で、全社横断的な分析基盤を開発運⽤するチームを マネジメントしています
• 最近はAI関連システムも⾒ています • アナリストチームは別にある ⾃⼰紹介(会社の宣伝) 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 開催のきっかけ トップダウン 第⼀回☆GREE
AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. トップの気持ち 第⼀回☆GREE AI
Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. 開催趣旨 第⼀回☆GREE AI
Programming ContestでTensorFlow • リテラシーをあげる • 輪読会なども以前から実施 • http://www.deeplearningbook.org/ • 正しい⽅向に夢を広げたい • 低コストで使える環境を⽤意する • 使えばわかる事は多い(使わないとよくわからない) • なるべく沢⼭のエンジニアが触った⽅がよい • 応⽤範囲が広い • 興味ある⼈も多い
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • ⽇時 •
2016年9⽉中旬 2週間 • 最初1週間の予定だったが伸びた • 参加者数 • 18チーム 30⼈くらい • 思ったより多くなったので途中で締め切り 開催概要 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • お題 •
画像の2値分類 • 決まりごと • チーム戦(1〜3名) • ⽣成されたモデルの権利は会社に帰属 • 簡単な賞品あり • 画像の取り扱いについて取り決めをし、誓約する • Ex. コンテスト環境(AWS)外への持ち出し禁⽌。ローカルPC使⽤不可 • 業務外の時間で お題 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 学習データセット •
OK: 30,000件、NG: 10,000件 • 評価データセット • 6,000件のhash key+labelを、規定のAPIに送信すると、そのう ち秘密の4,000件のみを対象にしたスコアを返す • コンテスト期間終了後、最後に送信されたデータ6,000件すべてを利 ⽤した精度で順位を判定 • つまり、最終結果だけ6,000件すべてを利⽤する 評価⽅法 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. Ref. プロダクション側での実装 第⼀回☆GREE
AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • コンテスト⽤のAWS環境 •
サンプルプログラム • サンプルプログラムが動くようセットアップしたAMI • データセット • スコア計算のためのAPIサーバ • サポートチャット 運営側が⽤意したもの 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • なんでAWSだったのか •
業務で幅広く利⽤しており、アカウントやセキュリティ周りの設 定等になれてたから • (Google) Cloud Datalabも検討しました • 専⽤アカウントを作り、そこに各チームがEC2をたてて、作業を⾏う • g2.2xlargeが各チーム1インスタンス • APIサーバもそのアカウントの中にある 運営側が⽤意したもの コンテスト⽤のAWS環境
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • (注︓コンテストは2016/09に実施しました) •
CUDA 7.5-18 (for Ubuntu14.04) • cuDNN v4.0 for CUDA 7.0 • Python3 • TensorFlow 0.9.0 • がインストールしてあるAMIを⽤意 • awsコマンド⽤の設定ファイルに上記AMI(やセキュリティグループ 等)を書いておいて、それを使ってインスタンス作成等してもらう 運営側が⽤意したもの サンプルプログラムが動くようセットアップしたAMI
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • サンプルコードとデータはS3に置いておき、コピーしてもらう •
データはStandard TensorFlow formatと⽣画像の両⽅⽤意 • 4万枚程度 • サンプルコード • ⽣TensorFlow • 畳み込み層が2層、全結合が1層の、⽐較的単純なネットワーク 運営側が⽤意したもの サンプルコードとデータセット トレーニング % python train.py --data_dir='data/train/*' --max_steps=100000 評価 % python output.py --checkpoint_dir=./train --eval_data=data/eval > result.json
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • WebUIからチーム名を登録してもらってAPIキーを発⾏ •
回答の送信時にはチーム名とAPIキーで認証 • 回答の送信はAPIを直接叩いてもいいけど、ラップしたコードを配る • チーム⼀覧と現時点でのランキングを表⽰できる • 最終スコアを⼀番最後の回答に対して計算する • スコアは単純な正解率(正しく分類できたデータの⽐率) 運営側が⽤意したもの スコア計算のためのAPIサーバ 評価結果をAPIサーバに送信 % ./submit result.json
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • モデルの改善 •
とりあえず複雑にしたり • 前処理の⼯夫 • 画像に既存の仕組み( Cloud Vision APIか何か)ラベルをつけて、 そのラベルを特徴にして分類した。 • ⽬視でもっと細かいラベルを⾃分たちでひたすらつけた • こっちの⽅が効果があった コンテスト中のできごと 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 参加者の感想 •
とりあえずマシンパワーが貧弱 • 基本的に学習がゆっくり • 3⼈チームで1⼈がGPU使うと2⼈が暇⼈になる • 分散もしたくなる • 運営の感想 • 動いてよかった • 実アプリに適⽤する場合のだいたいの流れが把握できた • こういうのに興味ある⼈や、各⼈の熱量がわかってよかった 終わってみて 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 開催のきっかけ /
開催趣旨 • 開催概要 • 運営側が⽤意したもの • 実施期間中の出来事 • 参加者、運営者の感想など • まとめ あらすじ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved. • 深層学習に慣れ親しむためのプログラミングコンテストを実施した •
たくさんのエンジニアが、体験できた • 参加者はTensorFlowを書くだけのつもりだった • つもりだったが、結局前処理を頑張る感じになりました • 私が浅はかでした • 第⼆回もやる予定 まとめ 第⼀回☆GREE AI Programming ContestでTensorFlow
Copyright © GREE, Inc. All Rights Reserved.