Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
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
すぎゃーん
March 23, 2019
Technology
1
2.8k
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
すぎゃーん
March 23, 2019
Tweet
Share
More Decks by すぎゃーん
See All by すぎゃーん
line-bot-sdk-go (Go SDK for the LINE Messaging API) / LINE.go #1
sugyan
0
43
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
3.2k
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
3.5k
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
sugyan
2
1.9k
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
3.9k
Yokohama.pm #8 LT
sugyan
1
460
Other Decks in Technology
See All in Technology
Contrastive Self-Supervised Learning
yenlung
PRO
0
110
スポーツ・エンタメにおける映像伝送技術の実装と挑戦 〜車載カメラ、5G〜
mixi_engineers
PRO
0
150
BFFとmicroservicesアーキテクチャ
hirac1220
0
110
Building smarter apps with machine learning, from magic to reality
picardparis
4
3.1k
Learning from AWS Customer Security Incidents [2022]
ramimac
0
1.6k
Poolにおける足を止めないシステム基盤構築
winebarrel
3
1.2k
信頼性の階層の一段目を積み上げる/Monitoring Dashboard
shonansurvivors
0
180
Agile and Requirement : アジャイルな要件定義について考える
kawaguti
PRO
10
3.7k
個人的に使って良かったUiPathアクティビティ
saoritakita
0
280
How We Foster Reliability in Diversity
nari_ex
PRO
10
3.3k
Data-Driven Healthcare - Techplay
kotaroito
0
120
スクラムマスターの「観察」スキルを掘り下げる / Scrum Fest Niigata 2022
ama_ch
0
870
Featured
See All Featured
WebSockets: Embracing the real-time Web
robhawkes
57
5k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
33
1.3k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
196
18k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
229
9.3k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
103
16k
Designing for Performance
lara
596
63k
Design by the Numbers
sachag
271
17k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
34
6.1k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
157
12k
Web Components: a chance to create the future
zenorocha
303
40k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
4
660
Documentation Writing (for coders)
carmenhchung
48
2.5k
Transcript
ػցֶशϞσϧ։ൃͱ σʔληοτཧͰͷ ($1׆༻ ($16(JO/BSB ͗͢ΌʔΜ !TVHZBO
͡Ί·ͯ͠
4FMG*OUSPEVDUJPO w ͗͢ΌʔΜ JETVHZBO w IUUQTNFNPTVHZBODPN w ʙژࡏॅ8FCΤϯδχΞ w
झຯ w ʙΞΠυϧ w ʙকع w ʙࣗ࡞ΩʔϘʔυ
"HFOEB w औΓΈͷհ w ը૾ྨͷͨΊͷσʔληοτʹ͍ͭͯ w ($1ͷ׆༻
͍ͬͯΔ͜ͱ
*EPM'BDF3FDPHOJUJPO w ʙ w ΞΠυϧͷإը૾͔ΒਓΛࣝผ w ೖྗYͷΧϥʔը૾ w ग़ྗʮ୭Ͱ͋Δ͔ʯΛࣔ͢ϥϕϧ w
ྨର࣌Ͱਓڧ
4IPHJ*NBHF3FDPHOJUJPO w ʙ w কعͷۨը૾Λྨ͢Δ w ೖྗYͷΧϥʔը૾ w ྨରDMBTTFT ݻఆ
w ઌखޙखͦΕͧΕछɺ͋ͱۭന
ը૾ྨʹඞཁͳͷ
σʔληοτ
%BUB4FU w ೖྗ͢Δʮը૾ʯͱରԠ͢ΔʮϥϕϧʯͷϖΞ w ʮڭࢣσʔλʯͱݺΕΔ w DMBTT͋ͨΓඦʙສ w ग़དྷΔݶΓଟ͘ཉ͍͠ w
ͱʹ͔͘͜Ε͕ແ͍ͱԿग़དྷͳ͍
5PNBLF%BUB4FU w ͱʹ͔͘ͻͨ͢Βը૾ΛूΊΔ w ͱʹ͔͘ͻͨ͢ΒϥϕϧΛ͚Δ w Δ͔͠ͳ͍
5PNBLF%BUB4FU w Ͳ͏ͬͯը૾ΛूΊΔʁ w Ͳ͜ʹͲ͏͍͏ܗͰอଘ͢Δʁ w Ͳ͏ͬͯϥϕϧΛ͚Δʁ w ֤ϑΥϧμʹৼΓ͚Δʁ͚ͩͰ͍͍ͷʁ w
࣮ࡍͷֶश࣌ʹͲ͏ͬͯ͏ʁ
8FCΞϓϦ
.BOBHFNFOU8FC"QQ w ϩʔΧϧڥʹσʔλΛ࣋ͭඞཁ͕ͳ͍ w ෳਓͰͷฒߦ࡞ۀ͕Ͱ͖Δ w ϒϥβ͑͋͞Ε୭Ͱ w 6*ΛΧελϚΠζͰ͖Δ w
݁ՌͷҰཡ w "OOPUBUJPOπʔϧ
%&.0 https://shogi-dataset.appspot.com/
(PPHMF"QQ&OHJOF w ແྉͰ8FCΞϓϦΛ࡞Ͱ͖Δ w (PPHMF$MPVE্ʹσʔλอ࣋ w ը૾σʔλ$MPVE4UPSBHF w ϝλใ$MPVE%BUBTUPSF
$MPVE4UPSBHF w 0CKFDUTUPSBHF w ऩूͨ͠ը૾ͯ͢͜͜ʹVQMPBE
$MPVE%BUBTUPSF w /P42-TDIFNBMFTTEBUBCBTF w ߴɺ༏ΕͨεέʔϥϏϦςΟ w ֤ը૾ͷ63- ϥϕϧใΛอଘ w ϥϕϧʹJOEFYΛ͚ͭΕߜΓࠐΜͰҰཡͰ͖Δ
w ը૾ͷNEͳͲΛ&OUJUZ,FZʹ͢Δ͜ͱͰॏෳΛ͛Δ w ݅DPVOUͳͲUSBOTBDUJPOͰߋ৽
"QQ&OHJOF(P 4UBOEBSE&OWJSPONFOU w ЌϦϦʔε w ैདྷͷ"QQ&OHJOFڥͷ੍ݶ͔Β٫ w ΑΓී௨ͷ8FCΞϓϦͷߏͰ࡞ΕΔ w ٯʹ͑ͳ͘ͳΔ("&"1*
w ݩʑҎલͷڥͰ࡞͍ͬͯΔͱҠߦେม͔
σʔληοτར༻๏
UGSFDPSEpMF w 5FOTPS'MPX༻ͷόΠφϦϑΥʔϚοτ w ϑΝΠϧʹଟͷߏԽσʔλΛ·ͱΊΒΕΔ w "1*ܦ༝ͰμϯϩʔυมͰ࡞ΕΔ w (PͳΒฒߦॲཧͰޮతͰૣ͘
$MPVE.-&OHJOF w Ϋϥυ্ͰϞσϧͷτϨʔχϯά w $16 (16 516Λαϙʔτ w $MPVE4UPSBHF্ͷσʔλΛݩʹֶश w
σʔληοτ͑͋͞Ε͜͜ͰֶशΛճͤΔ
%&.0
·ͱΊ w ػցֶशͰը૾ྨ͢ΔͨΊͷσʔληοτ w 8FCΞϓϦͰཧͰ͖Δͱศར w ($1Ͱ͍͍ͩͨ݁Ͱ͖Δ w "QQ&OHJOF %BUBTUPSF
.-&OHJOF FUD
5IBOLZPV