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
TensorFlowを利用した アイドル顔識別についてあれこれ / 2017-01-28 GC...
Search
すぎゃーん
January 28, 2017
Technology
2
2.2k
TensorFlowを利用した アイドル顔識別についてあれこれ / 2017-01-28 GCPUG Fukuoka 5th
GCPUG Fukuoka 5th 〜Machine Learning 祭〜
https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/46049/
で使った資料です
すぎゃーん
January 28, 2017
Tweet
Share
More Decks by すぎゃーん
See All by すぎゃーん
機械学習モデル開発と データセット管理での GCP活用 / 2019-03-23 GCPUG in Nara #3
sugyan
1
3.1k
line-bot-sdk-go (Go SDK for the LINE Messaging API) / LINE.go #1
sugyan
0
97
趣味でTensorFlowで画像分類 するためのデータセットを どうにかする話 / 2018-12-04 Mix Leap Study #29
sugyan
0
3.3k
DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 / 2017-08-04 builderscon tokyo
sugyan
8
12k
2017-08-04-builderscon-tokyo-lt
sugyan
0
3.7k
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた / 2016-05-20 Machine Learning Kotohajime
sugyan
13
110k
TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話
sugyan
6
4k
Yokohama.pm #8 LT
sugyan
1
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
生成AIの強みと弱みを理解して、生成AIがもたらすパワーをプロダクトの価値へ繋げるために実践したこと / advance-ai-generating
cyberagentdevelopers
PRO
0
120
小規模に始めるデータメッシュとデータガバナンスの実践
kimujun
2
260
Kubernetes Summit 2024 Keynote:104 在 GitOps 大規模實踐中的甜蜜與苦澀
yaosiang
0
270
CI/CDやテスト自動化の開発プロジェクトへの適用
megascus
3
650
【LT】ソフトウェア産業は進化しているのか? -Javaの想い出とともに- #jjug_ccc
takabow
0
150
現実のRuby/Railsアップグレード
takeyuweb
3
3.1k
AWS re:Inventを徹底的に楽しむためのTips / Tips for thoroughly enjoying AWS re:Invent
yuj1osm
0
180
分布で見る効果検証入門 / ai-distributional-effect
cyberagentdevelopers
PRO
2
550
リファクタリングへの耐性が高いモデルベースの統合テストの紹介 / Model-Base Integration Test for Refactoring
yuitosato
5
1.5k
AIを使って小説を書こう!【2024/10/25講演資料】
kamomeashizawa
0
160
来年もre:Invent2024 に行きたいあなたへ - “集中”と“つながり”で楽しむ -
ny7760
0
110
なんで、私がAWS Heroに!? 〜社外の広い世界に一歩踏み出そう〜
minorun365
PRO
1
540
Featured
See All Featured
The Invisible Side of Design
smashingmag
297
50k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
43
6.6k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
59
3.5k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
38
7k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
26
3.4k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
51
13k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
19
3k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Teambox: Starting and Learning
jrom
132
8.7k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
45
6.2k
How GitHub (no longer) Works
holman
311
140k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
Transcript
5FOTPS'MPXΛར༻ͨ͠ ΞΠυϧإࣝผʹ͍ͭͯ͋Ε͜Ε ($16('VLVPLBUI ͗͢ΌʔΜ !TVHZBO
ࣗݾհ w ͗͢ΌʔΜ !TVHZBO w 8FCܥΤϯδχΞ w 1FSMͱ͔+BWBͱ͔ w
3VCZͱ͔1ZUIPOͱ͔(Pͱ͔ w υϧϮλ w CMPHॻ͍ͯ·͢IUUQNFNPTVHZBODPN
ී௨ͷ8FCΤϯδχΞͳͷͰ ʮσΟʔϓϥʔχϯάͬͯͷ͕͍͢͝Β͍͠ʯ ʮͰػցֶशͬͯઐ͕ࣝඞཁͳ͍ͭ͠ Ͱ͠ΐʜʯ ͱ͍͏ײ͡ͰखΛग़ͮ͠Β͔ͬͨ ʙ
5FOTPS'MPXొ ʮ5VUPSJBM༻ҙ͞Ε͍ͯΔ͠ɺૉਓͰͳΜͱ͔ ͳΔ͔ͳʜʁ͜ͷػʹͪΐͬͱ৮ͬͯΈΔ͔ʯͱ
࠷ॳͷҰา./*45 w ͳΜ͔ը૾ೝࣝͰࣈΛྨ͢Δͷ͕l)FMMP 8PSMEzతͳೖ Β͍͠ w ΈࠐΈͷϞσϧͰͷਖ਼ʂ w ʜ͔݁͠͠Ռͷࣈ͚ͩݟͯΠϝʔδΘ͔ͳ͍ͧ w
ࣗͰඳ͍ͯࢼͤΔΠϯλϑΣʔε͕ཉ͍͠ ˠ8FCΞϓϦͰ࡞Ζ͏ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
./*450OMJOF IUUQTUFOTPSqPXNOJTUIFSPLVBQQDPN
ಠࣗͷը૾ྨ՝ w ./*45 $*'"3Λࢼ͠ɺྨϞσϧΛ࡞ͬͯ ը૾Λࣝผͤ͞Δํ๏͍͍͔ͩͨͬͨ w ֶशσʔλΛ༻ҙͰ͖ΕɺҙͷυϝΠϯʹ Ԡ༻Ͱ͖Δͣ
ΞΠυϧإࣝผ w ࣗͷ͖ͳΞΠυϧͨͪࣝผͰ͖Δʜʂʁ w ·͞ʹझຯͷԆઢ্ w Ҏલ͔ΒͬͯΈ͍ͨͱࢥ͍ͬͯͨ w ΞχϝͷྨͳͲͷલྫطʹଟ͋Δ
ඞཁͳͷσʔληοτ w ڭࢣσʔλͱͯ͠إͷը૾ͱͦΕ͕Ͳͷਓ͔Λ ࣔ͢ϥϕϧͷηοτ͕େྔʹඞཁ w lࣗࡱΓzΛΞοϓ͍ͯ͠ΔΞΠυϧଟ͍͠؆୯ ͳͷͰʁʁ ʜͱࢥ͍ͬͯͨ
ରʮΞΠυϧʯ w ਖ਼֬ͳఆٛΉ͔͍ͣ͠ w ·ͣશࠃ֤ͰϥΠϒΛத৺ʹ׆ಈ͍ͯ͠Δ ʮϥΠϒΞΠυϧʯͱͨ͠ w ϝδϟʔͳਓؾΞΠυϧ΄ΜͷҰѲΓ w ઍਓډΔͱݴΘΕ͍ͯΔ
σʔληοτ࡞ w ը૾͚ͩͳΒ؆୯ʹͨ͘͞ΜूΊΒΕΔ w ϒϩάɺ5XJUUFSɺ*OTUBHSBNͳͲͳͲ w ͦΕͧΕը૾͔ΒإྖҬΛΓग़ͯ͠ w ҰͭҰͭϥϕϧΛ͚ཧ͢Δ
0QFO$7Ͱإݕग़ w ͓ख͔ܰΜͨΜ)BBSMJLF$BTDBEFT w ͔͠͠ޡݕग़݁ߏ͋Δ w ࣼΊ͍ͬͯΔͱ΄΅μϝͩͬͨΓ ˠը૾ࣗମΛ͚ͯݕग़͢Δ"1*Λࣗ࡞ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
ϥϕϧ͚σʔλͷཧ w ը૾ʹର͠ϥϕϧΛબ w ೖྗิ͕ඞਢ w Ұཡͯ֬͠ೝɺฤूɺআͳͲ w ૢ࡞֬͘͢͠ೝ͍͢͠ΠϯλϑΣʔε͕ཉ͍͠ ˠཧ༻ͷ8FCΞϓϦΛࣗ࡞
IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
w ݕग़ث w 1ZUIPO 0QFO$7 'MBTLͰ+40/"1*Խ w ཧΞϓϦ w 3VCZPO3BJMT
w ఆظλεΫͰΫϩʔϦϯάͯ͠ը૾ऩूɾإݕग़ w ֶशͰ͏σʔληοτ༻όΠφϦੜ
·ͣਓ͘Β͍͔Β IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
ਓͰࢼͯ͠Έͨݟ w ֤݅ͣͭ͘Β͍ͷσʔληοτͰ࡞Εͨ w YͷαΠζͰ$*'"3ϞσϧͰ͘Β͍ w ྨϞσϧΛࣗ࡞ͯ͠վળͷखԠ͑ w YͷαΠζΛೖྗ w
ΈࠐΈΛˠʹ૿͢ w (SBEJFOU%FTDFOU0QUJNJ[FSˠ"EBN0QUJNJ[FS
ྨରΛ૿͢ w ԿઍਓͷରɾԿेສ݅ͷإը૾ w ϥϕϧ͚࡞ۀʹऴΘΓ͕ແ͍ w ͋Δఔͷຕ͕ू·ͬͨ࣌Ͱྨରͱֶͯ͠श w ਫ਼ʹͦΕ΄Ͳظ͠ͳ͍ w
͋Δఔͷಛ௫ΜͰ͘ΕΔͣ w ֶशͤͨ͞ϞσϧͰະྨͷإը૾Λਪ w ͦͷ݁Ռͷਖ਼ޡΛνΣοΫͯ͠σʔλΛ૿͢
ਅ໘ʹੑೳධՁ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
ੑೳධՁͱ࣮ݧ w ͋Δఔͷσʔλ͕ἧͬͨ࣌Ͱ࣮ࢪ w ਓY݅ͷॏෳͳ͠σʔληοτΛ࡞ w ݅ͣͭͰֶश͠ɺ݅Ͱਖ਼ଌఆ w TUFQ΄ͲͷֶशͰʹͳΔ͜ͱΛ֬ೝ w
ύϥϝʔλΛଟগݮΒͯ͠ಉਫ਼͕ग़Δ͜ͱ֬ೝ w ೖྗαΠζ৭ใͷӨڹ࣮ݧ
إࣝผ#05 IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
إࣝผ#05 w إࣝผϞσϧΛ࣮ࡍʹࢼͨ͢ΊͷΠϯλϑΣʔε w إը૾ͷࣝผΛ+40/"1*ʹ w -*/&.FTTBHJOH"1*ʹܨ͗ࠞΜͰ#05Խ w ը૾ΛૹΔͱݕग़֤ͨ͠إը૾Λࣝผ w
إݕग़$MPVE7JTJPO"1*Ͱ ͍ɺਫ਼ྑ͍ w ਪͷਖ਼ޡϑΟʔυόοΫΛૹΔػೳ w ֶशσʔλ૿͢ͷΛखͬͯΒ͑ΔΑ͏ʹ
શମਤ
ݱࡏͷঢ়گ w ऩूͨ͠إը૾ສ݅ w ͏ͪສઍ݅΄Ͳϥϕϧ͚ࡁΈ w Γ߹͍ͷϮλΫʹखͬͯΒͬͨΓ w ֶश͍ͯ͠Δྨରϥϕϧ݅ w
ొ͍ͯ͠ΔΞΠυϧ ਓ΄Ͳ w ͏ͪਓ΄ͲطʹଔۀͳͲͰର֎ʹʜ
ΞΠυϧإࣝผͷߟ w ಉҰਓͰ༷ʑͳإ͕͋Δ w දɺϝΠΫɺ࣌ؒܦաͰมΘΔ w ՃΞϓϦ͕͔ͳΓհ w ͦΕͳΓͷֶशσʔλඞཁͦ͏ w
ͦΕͰͦΕͳΓʹࣝผͰ͖͍ͯΔ w ಥવͷଔۀղࢄ͕ͱͯͭΒ͍
ࠓޙͷ՝ɾల w Γσʔληοτ࡞େ͖ͳ՝ w ܧଓͯ͠ूΊଓ͚ΔΈ࡞Γ w ະը૾ͷΫϥελϦϯάࢼ͍ͯ͠Δ w ਫ਼্ w
͍·ͩʹෆՄղͳޡࣝผଟ͍ w ྨର֎ͷإΛͲ͏ѻ͏͔ʁ
ࠓޙͷ՝ɾల w إݕग़ͷࣗ࡞ w 4JOHMF4IPU.VMUJCPY%FUFDUPS 44% w ߴߴਫ਼Ͱମݕग़Ͱ͖ΔΒ͍͠ w
ݩͷ࣮$B⒎Fɺ5FOTPS'MPXҠ২͋Δ w ϞσϧܰྔԽɺεϚϗͷΧϝϥΞϓϦʹʁ w ੜܥ͏গ͠ൃల͍ͤͨ͞
%$("/ʹΑΔը૾ੜ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
5FOTPS#PBSEͰͷՄࢹԽ IUUQNFNPTVHZBODPNFOUSZ
5FOTPS'MPXͷྑ͍ͱ͜Ζ w ॳ৺ऀͰೖ͍͢͠ w υΩϡϝϯτಡΊ͍͍ͩͨԿͱ͔ͳΔ w ࢀߟʹͰ͖Δهࣄଟ͍ w ։ൃ͕׆ൃ w
͏͖͡ʂ w ίϛϡχςΟ׆ൃ
3FQPTJUPSJFT w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOUFOTPSqPXNOJTU w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOGBDFEFUFDUPS w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOGBDFDPMMFDUPS w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOUGGBDFSFDPHOJ[FS w
IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOUGEDHBO w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOGBDFHFOFSBUPS w IUUQTHJUIVCDPNTVHZBOJEPMGBDFMJOFCPU
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠