Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Kotlinで機械学習：VGG16モデルで犬猫判断

Lukas
October 23, 2017
Technology
0
840

 Kotlinで機械学習：VGG16モデルで犬猫判断

Using deeplearning4j to distinguish between Cats and Dogs

Lukas

October 23, 2017
Tweet

More Decks by Lukas

See All by Lukas
Using Rust to Process ILDA (Laser Video) Files
lukasjapan
0
320
Help me, Obi-Wan Kenobi - A webpack tale
lukasjapan
0
68
Controlling a Laser with the Raspberry Pi
lukasjapan
0
95
Making a Template Engine for Kotlin
lukasjapan
0
600
Building a Weather Station with the RaspberryPi
lukasjapan
0
48
サーバーサイドkotlinは怖くない：Kotlin ✖︎ Spring Boot
lukasjapan
0
91

Other Decks in Technology

See All in Technology
MoT/コネヒト/Kanmu が語るプロダクト開発xデータ分析 - 分析から機械学習システムの開発まで一人で複数ロールを担う大変さ
masatakashiwagi
3
790
金属加工屋の営業マンがSTマイクロで・・・
usashirou
0
180
AI Services 概要 / AI Services overview
oracle4engineer
PRO
0
180
開発者と協働できるメトリクスダッシュボードを作ろう！/SRE Lounge 2023
lmi
3
580
Deep Neural Networkの共同学習
hf149
0
340
OpenShift.Run2023_create-aro-with-terraform
ishiitaiki20fixer
1
360
創業1年目のスタートアップでAWSコストを抑えるために取り組んでいること / How to Keep AWS Costs Down at a Startup
yuj1osm
3
2.2k
Logbii(ログビー) 会社紹介
logbii
0
180
Deep dive in Reserved Instance ~脳死推奨量購入からの脱却~
kzkmaeda
0
550
組織に対してSREを適用するとどうなるか
kuniim
9
3.1k
💰年度末予算消化祭💰 Large Memory Instance で 画像分類してみた
__allllllllez__
0
120
岐路に立つ若手がAmazonianの仕事術を学んできました / learning amazonian productivity hacks as a junior engineer
yayoi_dd
0
160

Featured

See All Featured
In The Pink: A Labor of Love
frogandcode
132
21k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
500
130k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
508
38k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
221
17k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
320
20k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
22
1.7k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
270
21k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
69
7.6k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
12
1.9k
Art Directing for the Web. Five minutes with CSS Template Areas
malarkey
197
10k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
349
27k
JazzCon 2018 Closing Keynote - Leadership for the Reluctant Leader
reverentgeek
175
9.1k

Transcript

  1. Kotlinで機械学習 VGG16モデルで犬猫判断 どこでもKotlin #3 2017/10/23 エムスリー株式会社 Lukas Prasuhn

  2. 自己紹介 - M3のSoftware Engineer - 日本歴１２年のドイツ人 - Java経験が少ない → いきなりKotlin

    - Kotlin以外の得意言語 - C++ (C++11まで) - PHP5 - Github: https://github.com/lukasjapan - Twitter: @cvguy84 - RaspberryPiをイジるのが好き - モデル1 は 1台 - モデル3 は 3台

  3. （私にとっての）Kotlinとは - めちゃ書きやすいJava - Kotlin/Javaの関係 - KotlinはJavaの考え方より柔らかい - KotlinはJavaの資産を多く使っている -

    Kotlinの目的はJavaを使いやすくするため - Javaを尊敬しながら、Kotlinの利用者が急増

  4. ディープラーニングとは - 機械学習の一種 - ニューラルネットワーク（NN）を使用 - 手法のざっくり説明 - 答えを知っている入力データは大量ある -

    NNに入力データ+それに対する答えを学習させる - 他の入力データに対して答えが出力可能になる 行列計算で答えを出 せる 学習させる時は行列 の値を調整する

  5. VGG16のモデル（NN） - 下記の問題を解くために作られたNN - 入力データは画像 - 答えはラベル1000個に対する「自信度」 - ラベルはimage-net.orgが定義 -

    金魚 - ノートパソコン - 飛行機 - ビーグル - ... - 比較的にシンプルで優秀 - 16レイヤー

  6. ラベルから犬猫判断 - 画像は犬？猫？ - image-net.orgのラベルを見たら - Egyptian_cat, Persian_cat, cougar, …

    - French_bulldog, toy_terrier, … - 判断提案1 - cat, dogであるラベル（手動判断）の自信度を見る - 1000個もある - 自信度が低い場合、どうする？ - 写真にヒントある？ - 骨 → 犬、ネズミ → 猫、... - 判断提案2 - VGG16ラベル → 犬猫関係を学習させる！

  7. 犬猫判断できるNNを作成 - 犬猫写真＋答えを大量DL（kaggle.com） - 全写真のVGG16ラベルを判定 - VGG16ラベル＋答え（犬、猫）を新NNに学習させる - そして連続判定 -

    写真 → VGG16 → 新NN → 犬、猫の「自信度」 VGG16の1000個ラベル の「自信度」 犬に対する「自信度」 猫に対する「自信度」

  8. ようやくKotlin登場！ - 実装は何言語？ - 機械学習世界ではPythonが強い - どこでもKotlin! 機械学習分野でもKotlin! - deeplearning4j

    - Javaのディープラーニングライブラリー - Skymind社がサポート（Softbankと共同） - これからPepperに入るかも - 当然だがKotlinで問題なく使える - 公式サンプルコードにも.ktファイルを目撃

  9. deeplearning4jのモデルZOO - 有名なモデルを提供 - VGG16もある - 学習済みモデルがDL可 - 最初の実行時にモデルを裏でDL -

    ~490MB

  10. ここでKotlinの一つのアピールポイント - outputはINDArray型である - deeplearning4j所属ライブラリの行列フォーマット - 扱いにくい（数学視点重視） - 答えは一行の行列で表す -

    Kotlinの拡張関数でList<Double>に置き換える - Kotlinの便利機能は直感的に使える - sort, map, ...

  11. 犬猫NNの実装 - 公式サンプルコードを自分のニーズに合わせて、モデルを作成 - VGG16ラベル＋答えで学習させる - 学習済みモデルを保存（Serialize） - 答えは下記のように定義 -

    猫の場合：100%猫、0%犬 - 犬の場合：0%猫、100%犬 https://github.com/lukasjapan catsvsdogsgame

  12. 犬猫判断の実装 - 保存モデルをDeserialize - VGG16モデルで得たラベルを入力 - 犬猫それぞれの自信度出力

  13. デモ（というかゲーム！） - TwitterAPIで #m3kt #catsdogs ハッシュタグを監視 - ツイートのプロフィール写真で犬猫判断を行う - 結果はAPIで呟く

    @cvguy84 - おまけでVGG16モデルの判断も教える - 「自信度」が高くなるプロフィール写真が勝つ ヒント：どうしても勝ちたい場合は、プロフィール写真を犬または猫に変える https://github.com/lukasjapan catsvsdogsgame

  14. 最後に - http://www.fast.aiのディープラーニングコース - 機械学習世界で有名な「Jeremy Howard」が無料提供 - Youtube動画 - プログラマー向け

    - 数学的なことももちろん教えている - Python/Keras/... - 今日の内容はLesson 1+2

  15. #m3kt #catsdogs ぜひ呟いてみてね！ https://github.com/lukasjapan catsvsdogsgame