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
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Technology
1
2.9k
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Amazon RekogntionとFace APIを比べながら、フォロワーの男女比を出してみました。
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by Kazuki Ohashi
See All by Kazuki Ohashi
larave_vue_graphql_supplementation
kzkohashi
1
870
Introduction to using GraphQL for a bit
kzkohashi
0
230
フォロワーがどの雑誌に興味があるのか可視化してみる / magazine-score
kzkohashi
0
690
Laravelを始めて DDDを実践するまで
kzkohashi
2
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
「データとの対話」の現在地と未来
kobakou
0
1.3k
生成AIの利用とセキュリティ /gen-ai-and-security
mizutani
1
1.2k
生成AI活用によるPRレビュー改善の歩み
lycorptech_jp
PRO
5
2k
男(監査)はつらいよ - Policy as CodeからAIエージェントへ
ken5scal
5
730
OpenClawで回す組織運営
jacopen
2
360
Claude Cowork Plugins を読む - Skills駆動型業務エージェント設計の実像と構造
knishioka
0
260
クラウド時代における一時権限取得
krrrr38
1
160
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
44k
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
360
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.4k
「ストレッチゾーンに挑戦し続ける」ことって難しくないですか? メンバーの持続的成長を支えるEMの環境設計
sansantech
PRO
1
310
技術的負債の泥沼から組織を救う3つの転換点
nwiizo
7
2.1k
Featured
See All Featured
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
63
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.8k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
80
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.3k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
2.5M
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.6k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
5k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
830
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
310
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
360
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.1k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.4k
Transcript
"NB[PO3FLPHOJUJPOΛ༻͍ͯ ϑΥϩϫʔͷஉঁൺΛग़͢ WEBΤϯδχΞษڧձ #05 େڮ Ұथ @kzkohashi
େڮҰथ!L[LPIBTIJ ΠϯϑϧΤϯαʔϚʔέςΟϯά αʔόαΠυ ϑϩϯτத৺ झຯΧϨʔϥΠε
ϑΥϩϫʔͷใ ݟͨ͜ͱ͋Γ·͔͢ʁ
4/4ͷϑΥϩϫʔใ *OTUBHSBNΠϯαΠτ 5XJUUFS"OBMZUJDT
ଞਓͷΓ͍ͨʂ
Ͳ͏ΕͰ͖ΔͩΖ͏ʁ ϑΥϩϫʔ ϑΥϩϫʔ
إೝࣝΛͬͯஉঁྨਪʁ w จࣈϕʔεͰͷஉঁྨਪͦ͠͏ w 4/4ʹΑͬͯจࣈ͕গͳ͍߹͕͋Δ w ϓϩϑΟʔϧը૾͔Βஉ͔ঁ͔ͳΜͱ͘ͳ͘ Θ͔Γͦ͏
બఆख๏ͷௐࠪ ֎෦"1* ࣗલ 'BDF"1* $MPVE7JTPO 7JTVBM3FDPHOJUJPO 0QFO#3 ࣌ؒͱ͑Δ͓ۚΛߟ͑ͯ֎෦"1*͔Βબఆʂ "NB[PO3FLPHOJUJPO
͜Μͳײ͡ 'BDF"1* "NB[PO3FDPHOJUJPO
બఆൺΔ w ຕͷ4/4ͷϓϩϑը૾Λ༻ҙ w உੑຕ ঁੑຕ ͦͷଞຕ w 'BDF"1*ͱ"NB[PO3FLPHOJUJPOͰൺֱ ͋ΔํͷૉΒ͍͠ϒϩάͰࣝผ͕͔ͳΓΑ͔ͬͨʂ
ൺͨ݁Ռ ਖ਼ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ Amazon Rekognition 112(68%) 174(75%)
512(92%) Face API 75(46%) 121(52%) 522(94%) ୯७ͳਖ਼"NB[PO3FLPHOJUJPO͕ଟ͍
ൺͨ݁Ռʢޡʣ छྨ ঁੑ Amazon Rekognition 13 Face API 5 छྨ
உੑ Amazon Rekognition 5 Face API 3 ͕͑ঁੑͷը૾ ͕͑உੑͷը૾ ޡ'BDF"1*ͷ΄͏͕গͳͦ͏
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ޱͳͲݟ͑ͳ͍ͱ'BDF"1*ݕग़ͮ͠Β͍ʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO 4/4ը૾ਅਖ਼໘Λ͋·Γ͍ͯͳ͍ͨΊݕग़ʹ͕ࠩग़ͨʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ Ұਓ͚ͩݕग़ ೋਓݕग़͚ͨ͠Ͳ ࣝผࣦഊ ݕग़ͪ͠Ό͑'BDF"1*ڧ͍ɾɾɾ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ͜͏͍͏͜ͱ͋Δʢসʣ ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ ͲͪΒঁੑͱޡೝࣝ
બఆ·ͱΊ w 'BDF"1*ͷ΄͏͕ਫ਼ྑͦ͞͏ w ͨͩɺޱͱ͔ӅΕͨΓ͍ͯ͠Δ4/4ը૾ͷݕग़ѱ͗͢Δ w ࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰ"NB[PO3FLPHOJUJPOʹܾఆ ʢ୯७ͳਖ਼ͳΒΑ͔ͬͨʣ "NB[PO3FLPHOJUJPO
"NB[PO3FLPHOJUJPOͱ w "84͕ఏڙ͍ͯ͠Δɺը૾ࣝผαʔϏε w إೝ͚ࣝͩͰͳ͘ɺΦϒδΣΫτʢؠͱ͔ʣͷݕग़ ൺֱͱ͔Ͱ͖Δ w ͍͍ͳͱࢥͬͨͷɺஉঁࣝผʹ৴པ͕͍͍ͭͯΔ ͍·͞Β
(FOEFS\ 7BMVF.BMF $POpEFODF ^ ৴པ ࣗͨͪͷαʔϏεʹԠͯ͡ᮢܾΊΕΔ
ΞʔΩςΫνϟ ϓϩϑը૾ μϯϩʔυ ϑΥϩϫʔใ σϑΥϧτը૾͔ ൱͔ Ξοϓϩʔυ ˞ ˞͓͍ۚͬͨͳ͍ͷͰɺσϑΥϧτը૾ͷਓল͍ͯΔ
IUUQL[LPIBTIJIBUFOBCMPHDPNFOUSZ ʢQZUIPOΛͬͯ03#ͱ1FSDFQUVBM)BTIͰը૾ͷྨࣅΛൺͯΈΔ ৴པͷᮢ உঁใ "NB[PO3FLPHOJUJPO KTPO
݁Ռ ͑ ঁੑ உੑ ࠓճͷγεςϜ ˞ ঁੑ உੑ ˞αϯϓϦϯάϥϯμϜͰׂ̍ఔ
·ͱΊ w ը૾ࣝผ"1*৭ʑ͋Δ w ༻్ʹ߹Θͤͯࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰબ w ϓϩϑը૾͚ͩͰஉঁൺͱΕͨ
͓·͚ ͜ͷൺʹຊʹͳΔͷ͔ࢼͨ͠ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ ࣗͰ͑Δ 65%(97) 35%(52) 12
Amazon Rekognition 46%(36) 54%(42) 22 Face API 51%(21) 49%(20) 121 ͳΔ΄Ͳɾɾɾ