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

ぼくのかんがえたさいきょうの機械学習プロジェクト進行法(PoC/デモ編)

 ぼくのかんがえたさいきょうの機械学習プロジェクト進行法(PoC/デモ編)

第13回 Machine Learning 15 minutes (https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/49020/) の発表資料です

Norihiro Shimoda

June 24, 2017
Tweet

More Decks by Norihiro Shimoda

Other Decks in Technology

Transcript

  1. PoC/デモ開発プロジェクトの進⾏行行 1. 要望のヒアリング /  要件の整理理 2. 全体のラフ案の整理理 3. ラフ案の実現可能性の検証 4.

    ラフ案から設計の起こし 5. 実装!実装! 6. テスト!テスト! 7. 制約条件やオペレーションの整理理 8. 納品(デモならセットアップやサポートなども) この辺まで精度度の良良い⾒見見積もり ができないが時間がないので、 エイヤでやらざるを得ない
  2. レコメンドロジックを決めるとこうなります ⾳音声認識識 による ⽂文字起こし お菓⼦子画像の切切 り出し Word2vec による 特徴量量化 ⽬目標物認識識

    発話 テーブル の上の お菓⼦子 CNNによる画 像の特徴量量化 ベクトルの 内積 レコメンドロジック ⽬目標物取得 ロボットの操作
  3. 実現可能性の検証に⼊入ります • ⾳音声認識識での⽂文字起こし • お菓⼦子画像の画像切切り出し • word2vecをどう実現するか • CNNをどう実現するか •

    ロボットの操作はそもそもどうするのか? – ロボット⾃自体の選定 – 選定したロボットの精度度などの動作まわり パーツパーツが全体の シナリオにあった形で うごくのか?という 観点での選定/検証
  4. ⾃自前で作らず検証 ⾳音声認識識 Cloud Speech  API Web  Speech  API ⽂文字起こしの形態素解析 Cloud

     NL  API ⽂文字起こしの特徴量量化 Gensim +  word2vec-‐‑‒ Googlenews-‐‑‒vectors 画像の切切り出し OpenCV 画像の特徴量量化 TensorFlow +  Inception  V3 今回はGoogle  Cloudのイベントだったのでこんな感じですが、 もちろんGoogle製品じゃなくてもできることはありますね ここの選び⽅方を   失敗すると死にます  
  5. おまけ(TFUG告知) • 発表者はいつでも募集中!   – TFがちょっとでもかすってたらOKです!     • 運営側の参加者募集中!

      – めっちゃ肥⼤大化してますが今のところ2⼈人体制なので⾟辛いで す!   – 今ならやりたい放題やっていただけます!