Call for Code ハンズオン: 機械学習 / C4C HandsOn ML

Call for Code ハンズオン: 機械学習 / C4C HandsOn ML

2019/06/05(水) 14:00 〜 18:00にDeveloper Dojo Shibuyaで開催した「Call for Code ハンズオン: 機械学習」の資料です。

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Kyoko Nishito

June 05, 2019
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Transcript

  1. 1 Call for Code ハンズオン 機械学習 ⽇本アイ・ビー・エム(株) Developer Advocate ⻄⼾

    京⼦
  2. SPEAKER

  3. Kyoko NISHITO IBM Developer Advocate @kyokonishito

  4. Developer Advocate

  5. TECHNOLOGISTS RULE THE WORLD 技術者が世の中を変えていくお⼿伝いをします︕ ・技術情報を提供します ・開発者と話をします ・開発者にとって何が⼀番良いかを考えます ・開発者の困ったを⼀緒に解決します ・開発者をヒーローにします

  6. OUR ACTIVITIES こんな活動をしながら技術者のみなさまをサポートします︕ ・オンラインでの情報発信(Blog、SNS、Podcastなど) ・オフラインでの情報発信(書籍、雑誌など) ・セミナー、勉強会などでの登壇 ・コミュニティ、Meetupなどのリード ・ハンズオンワークショップなどでの講師 ・ハッカソン、ラボ、Dojoなどでのテックサポート

  7. DEVELOPER ADVOCATE in TOKYO Tokyo Team is a part of

    Worldwide Developer Advocate Teams! Developer Advocate City Leader AKIRA ONISHI WW Developer Advocate KYOKO NISHITO WW Developer Advocate TAIJI HAGINO WW Developer Advocate AYA TOKURA Program Manager TOSHIO YAMASHITA WW Developer Advocate NORIKO KATO Client Developer Advocate YASUSHI OSONOI Digital Developer Advocate JUNKI SAGAWA
  8. Yes, we are DeveloperAdvocate

  9. 本⽇の出席確認 9 https://ibm.biz/BdzEui 下記のURLより出席確認を兼ねてログインお願いします。

  10. 本⽇の資料 10 http://ibm.biz/ml-c4c20190605

  11. ⾃然災害 は世界最⼤の課題のひとつ 17 million 過去2年間で⽶国で⼭⽕事被害が 発⽣した⾯積 (エーカー数) 800,000+ 2010年以降の地震による死者数 22

    名前がつけられた東太平洋地域にて 発⽣した嵐の件数 18 ⽶国で「⾮常に⾼い脅威」と位置づ けられた⽕⼭の件数 25% 記録的な洪⽔⽇数に達したまたは超えた 海岸線区域 800+ 2018年に確認された⻯巻の件数 11
  12. ⽇本でも・・・2018年 4⽉ 島根県⻄部地震 (震度5) 6⽉ ⼤阪北部地震 (震度6弱) 7⽉ 平成30年7⽉豪⾬ 8⽉

    全国的な猛暑 8⽉ 平成30年台⾵21号 9⽉ 北海道胆振東部地震 (震度7) 9⽉ 平成30年台⾵24号 12
  13. The Answer: Call for Code IBMとパートナー団体の5年に渡るコミットメント Call for Code は2018年に

    IBMからの3000万ドル 5年間のコミットメント で発⾜しました。 デベロッパーが最新の技術 を駆使して、コードで世界 にポジティブな変化を与え るための、5年にわたる グローバル・イニシアチブ です 13 13 2018年のCall for Code Global Challengeは ⾃然災害を打破し、 防災状況を改善するソ リューションの 開発コンテストを実施
  14. 14 CALL FOR CODE® チャレンジ 2019 • テーマに沿ったソリューションを構築するインターネットを 通じて参加可能な開発コンテスト •

    今回のテーマは「⾃然災害への対策や回復」または「⼈の健康」 「地域コミュニティが良好な状態になる⽀援すること」 • 18歳以上の開発者、1-5名のチームでIBM Cloudまたは IBM Systems を活⽤したアプリを開発 • 2019/7/29(⽉)11:59PMまでに提出 *⽶国⻄海岸標準時 賞⾦ 最優秀賞: $200,000 (2200万円*相当) 2位、3位: $25,000 (275万円*相当) 4位、5位: $10,000 (110万円*相当) *為替レートによって変動します https://callforcode.org/ https://ibm.biz/c4cjapan
  15. 15 情報を得るためにIBMが提供する 2019 Call for Code チャレンジ コミュニティ に参加しましょう︕ コミュニティでIBMテクノロジーや

    Call for Codeについて学習して、質問 があればコミュニティでAdvocateに質 問ができます。 2019 Call for Code チャレンジコミュニティ IBM CODER PROGRAM 15
  16. 2019 Call for Code チャレンジ コミュニティ IBM CODER PROGRAM参加⽅法 http://ibm.biz/c4cjoin2019

    16 IBM CODER PROGRAMの ダイレクトリンクはこちら: https://ibmcoders.influitive.com/ 16
  17. IBM CODER PROGRAM Discussions → General in Japanese - ⽇本語での⼀般的なやりとり

    で⽇本語で質問可能です 17 IBM CODER PROGRAMのダイレクトリンクはこちら: https://ibmcoders.influitive.com/ ⽇本語検索 で検索 17
  18. IBM Code Patterns ⽇本語版: https://ibm.biz/ibmcodejp 英語版: https://developer.ibm.com/patterns/ ソースコードはGitHubで公開 ソースコードはApache2.0ライセンスで改変・商⽤利⽤がOKです ⽇本語版へのリンク

    18
  19. 2019 Call for Code チャレンジ コミュニティ Call for Code Technologies

    → Machine Learningでは Visual Recognition のコードパターンを紹介しています 19 Code Patternの日本語訳: https://developer.ibm.com/jp/patterns/classify-vehicle-damage-images/ IBM CODER PROGRAMのダイレクトリンクはこちら: https://ibmcoders.influitive.com/ 19
  20. 本⽇ご紹介するコードパターン Watson Machine Learningを使ってリアルタイム物体検出 Create a real-time object detection app

    using Watson Machine Learning 20 https://developer.ibm.com/patterns/create-a-real-time-object-detection-app-using-watson-machine-learning/ 20 使⽤例︓ ドローンなどのカメラ画像から • 災害時、屋根の上にいる⼈々を 把握 • 避難所にいる⼤体の⼈数を把握
  21. 21 21 ほとんどの場合、公開されている オブジェクト検出モデルは、⽤途 に合わせてカスタムのモデルを作 成する必要があります。 →カスタムモデルのトレーニング には多⼤なコンピューターリソー スを必要とします。 カスタムモデルを利⽤して、すべ

    てブラウザでリアルタイムでオブ ジェクトを検出する⽅法? →TensorFlow.jsで実現可能です IBM Cloud の IBM Cloud Object Storage + Watson Machine Learning を使ってTensorFlow.jsのモデルをトレーニングし、 Webオブジェクト検出アプリを作成してみましょう︕
  22. 22 22 ①IBM Cloud Object Storageインスタンスを 作成し、ラベル付きデー タを保存 ②独⾃のカスタムモデル をWatson

    Machine Learningの最先端のGPU でトレーニング ③完成した TensorFlow.jsモデルを Reactアプリケーション にプラグイン BROWSER
  23. Watson Machine Learningを使ってリアルタイム物体検出 Create a real-time object detection app using

    Watson Machine Learning 23 https://developer.ibm.com/patterns/create-a-real-time-object-detection-app-using-watson-machine-learning/ 23 Demo
  24. Watson Machine Learningを使ってリアルタイム物体検出 Create a real-time object detection app using

    Watson Machine Learning 24 https://developer.ibm.com/patterns/create-a-real-time-object-detection-app-using-watson-machine-learning/ 24 ⽇本語版ハンズオン資料 http://ibm.biz/c4c-dojo-ml
  25. 25