AI をやっていった話

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1. Presentation template by SlidesCarnival AI やっていった話 2020/05/29 FFTT @hanocha
2. Presentation template by SlidesCarnival もくじ 1. 自己紹介的な 2. Ai-yatteiki とは 3. 教材紹介 4. 写経について 5. 機械学習始めたい人向けガイド 2
3. Presentation template by SlidesCarnival 自己紹介的な • はのにくちゃん はのちゃです • 1992/02 東京生まれ東京育ち • 2016/04 FF入社、あと1週の命です • 昔から何か物を作るのが好きな人間でした • 美味しいものを食べるために生きてます 3
4. Presentation template by SlidesCarnival Ai-yatteiki とは 4
5. Presentation template by SlidesCarnival 5
6. Presentation template by SlidesCarnival 6 Ai-yatteiki とは • @hanocha と @pokotyamu でやっている（い た？）機械学習勉強会のこと • 2018年8月頃からおよそ2年 • 毎週月曜火曜、17時～18時
7. Presentation template by SlidesCarnival 何やってたの？ • 統計学（書名失念） • ゼロから作る Deep Learning 1, 2 • Python 機械学習プログラミング 達人データ サイエンティストによる理論と実践 第2版 7
8. Presentation template by SlidesCarnival 何のためにやってたの？ • EC Booster の運用自動化に使えないかという気持 ちから(@hanocha) ◦ 例えば商品画像のカテゴリ自動推定とか ◦ 例えば商品タイトルの自動最適化とか • @pokotyamu の動機はよく分かっていない 8
9. Presentation template by SlidesCarnival @hanocha と機械学習 • 元々高専時代の研究室の教授が機械学習を専門と していた ◦ が、私が配属された時はもう機械学習の研究はしていなかった （2011~2012年頃） • 研究で触れることこそ無かったが、 機械学習の基礎知識はその時に学んだ 9
10. Presentation template by SlidesCarnival どんな感じでやってたの？ • 毎週月火に会議室Dやスタンディングスペースで実 施 • 基本的にはその時間中にテキストを交代しながら読 んだり写経したり • 写経はテキスト1章分を読み切ってから実施するよう な形にしていた 10
11. Presentation template by SlidesCarnival 教材紹介 11
12. Presentation template by SlidesCarnival “ ゼロつく1 ゼロから作る Deep Learning 1 12
13. Presentation template by SlidesCarnival ゼロから作る Deep Learning 1 • 機械学習フレームワークを使わずにディープ ラーニングを実装する本 • 序盤は Python, NumPy の基礎 • 手書き数字認識を題材に機械学習、DLの基 礎を学んでいく 13
14. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく1で学べること • Python基礎 • ニューラルネットワーク(NN)基礎 • 誤差逆伝播 • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) • ディープラーニング基礎 14
15. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく1のよかったところ • 難しい数式や理屈が少ない ◦ ハードルの高い機械学習への入門に最適 • 基本的なパーセプトロンから初めて、少しずつ 複雑なネットワークに発展させていくので理解 しやすい • DLの基礎、理屈を学ぶのに最適 15
16. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく1のイマイチなところ • この本を読んでも「実用的な」機械学習、DL の知識は身につかない ◦ この本に書いてあるようなフルスクラッチでNN、DLを構 築するのはあまり現実的でない 16
17. Presentation template by SlidesCarnival “ ゼロつく2 ゼロから作る Deep Learning 2 17
18. Presentation template by SlidesCarnival ゼロから作る Deep Learning 2 • 自然言語処理に絞ってまたフルスクラッチで DLを作る本 • 1 を読んでいなくても良いが、読んでいたほう がスムーズ • 文章生成が基本テーマ 18
19. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく2で学べること • ニューラルネットワーク(NN)基礎 ◦ 1の復習的な立ち位置なので軽く • 自然言語処理基礎 • RNN, LSTM, Attention 19
20. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく2のよかったところ • 引き続き難しい数式や理屈が少ない • Word2vec や Wordnet などの自然言語処理 の話などから RNN, LSTM まで学べる 20
21. Presentation template by SlidesCarnival ゼロつく2のイマイチなところ • 1と同じく「実用的な」機械学習、DLの知識は 身につかない ◦ 1 よりも複雑なネットワークになってるので尚更 • （この本が悪いわけではないが）単純に内容 がだいぶ複雑 ◦ 正直 LSTM はちゃんと理解できているか… 21
22. Presentation template by SlidesCarnival “ 緑本 Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 第2版 22
23. Presentation template by SlidesCarnival 緑本 • ゼロつくとは違いフレームワークをガンガン 使っていく本 • 理論の説明も結構充実している ◦ わかりやすくはない ◦ 数式大量 • 実践的な機械学習の知識が得られる 23
24. Presentation template by SlidesCarnival 緑本で学べること • ゼロつく 1, 2 の扱っている範囲ほぼ全て • ネットワークの最適化周りの細かい知識 • TensorFlow, Keras を使った実践的な機械学 習の実装方法 24
25. Presentation template by SlidesCarnival 緑本のよかったところ • フレームワークを活用した実践的な機械学習 の知識が身につく • ゼロつくがカバーしていない範囲の話なので 貴重な知識 • 1冊にゼロつく 1, 2 両方の内容が含まれる大 ボリューム 25
26. Presentation template by SlidesCarnival 緑本のイマイチなところ • 数式が難しい上に解説が少ないので理解しに くい、できないところが結構ある ◦ :hano: の頭が悪いという話はある • 日本語もあまりこなれていない • 分量が多いので通読だけでもかなり重い 26
27. Presentation template by SlidesCarnival “ どの本も良書 用途に合わせて使いましょう 27
28. Presentation template by SlidesCarnival 写経の話 28
29. Presentation template by SlidesCarnival “ Python 環境整えるのめんどくさい 29
30. Presentation template by SlidesCarnival “ そもそもマシンが貧弱で 機械学習つらくない？ 30
31. Presentation template by SlidesCarnival “ Colaboratory ってのがあるらしい 31
32. Presentation template by SlidesCarnival > Colaboratory（略称: Colab）では、ブラウザから Python を記述 し実行できるほか、次の特長を備えています。 > 構成が不要 > GPU への無料アクセス > 簡単に共有 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb 32 Colaboratory?
33. Presentation template by SlidesCarnival 33
34. Presentation template by SlidesCarnival DEMOっぽいもの https://github.com/hanocha/try-tensorflow 34
35. Presentation template by SlidesCarnival 機械学習始めたい人へ 35
36. Presentation template by SlidesCarnival “ 今回紹介したような流れで 入門するの良いと思います 36
37. Presentation template by SlidesCarnival • 実際に機械学習の基礎が身についた実感がある ◦ RubyKaigi で行われていた機械学習系の発表の内容が理解でき たのはちょっとした感動があった ▪ そんな高度な発表ではなかったのもあるけど • 機械学習(NN)を齧っていた人間からしても妥当、わ かりやすい流れで学べると感じている 37 なんでオススメなのか
38. Presentation template by SlidesCarnival オススメの流れ 1. ゼロつく1を通読、写経 2. 緑本の画像処理系、CNN 周りまでの内容を読んで写 経、実践 3. ゼロつく2を通読、写経 4. 緑本の自然言語処理系の内容を読んで写経、実践 38
39. Presentation template by SlidesCarnival “ ゼロつく単体では 「理解はしたけど使える気がしない」 という感覚が強い 39
40. Presentation template by SlidesCarnival “ 緑本単体では 「なんか動くけど理解が怪しい」 となりそう 40
41. Presentation template by SlidesCarnival “ ゼロつく -> 緑本の流れにすると それぞれが補い合って理解が深まる （気がする） 41
42. Presentation template by SlidesCarnival まとめ 42
43. Presentation template by SlidesCarnival まとまらないまとめ • Ai-yatteiki という会をおよそ2年にわたって開催しま した • 機械学習、ディープラーニングの知識を一定身につ けることができた（気がします） • 機械学習を学習するなら「ゼロつく」と「緑本」を併用 するのがおすすめです 43