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
Machine Learning As Software
Search
TajimaTheMemer
January 23, 2019
Programming
0
57
Machine Learning As Software
TajimaTheMemer
January 23, 2019
Tweet
Share
More Decks by TajimaTheMemer
See All by TajimaTheMemer
事業成長を加速させるGoのコード品質改善の取り組み / Code quality improvement for Go language
tajimathememer
5
2k
CronJobがschedule通りにJobを生成しない時
tajimathememer
0
1.1k
入門wasm
tajimathememer
0
72
ふわっと理解する類似画像検索技術
tajimathememer
0
130
Other Decks in Programming
See All in Programming
광고 소재 심사 과정에 AI를 도입하여 광고 서비스 생산성 향상시키기
kakao
PRO
0
160
リリース8年目のサービスの1800個のERBファイルをViewComponentに移行した方法とその結果
katty0324
5
4.2k
推し活としてのrails new/oshikatsu_ha_iizo
sakahukamaki
3
2k
Compose 1.7のTextFieldはPOBox Plusで日本語変換できない
tomoya0x00
0
160
2024/11/8 関西Kaggler会 2024 #3 / Kaggle Kernel で Gemma 2 × vLLM を動かす。
kohecchi
4
550
推し活の ハイトラフィックに立ち向かう Railsとアーキテクチャ - Kaigi on Rails 2024
falcon8823
6
2.6k
Importmapを使ったJavaScriptの 読み込みとブラウザアドオンの影響
swamp09
4
1.3k
外部システム連携先が10を超えるシステムでのアーキテクチャ設計・実装事例
kiwasaki
1
280
カスタムしながら理解するGraphQL Connection
yanagii
1
1.5k
Quine, Polyglot, 良いコード
qnighy
4
620
RailsのPull requestsのレビューの時に私が考えていること
yahonda
5
2.7k
Modern Angular: Renovation for Your Applications
manfredsteyer
PRO
0
240
Featured
See All Featured
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
40
2.4k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
268
27k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
229
52k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Unsuck your backbone
ammeep
668
57k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
7
560
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
82
5.2k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
26
5.2k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
93
13k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
Transcript
Machine Learning As Software Makuake 社内 LT 2019/01/23 Tajima Taichi
今日話さないこと 機械学習の具体的な手法・アルゴリズムの説明 ※一般のソフトウェア開発者向けのお話です。
今日伝えたいこと 機械学習≠AI というよりも...
今日伝えたいこと 機械学習≒ソフトウェアの可能性を拡張する技術 と捉えるほうが適切という話(※私見)
機械学習とは データから目的の関数を生成する技術 ※全ての手法が、というわけではない。
例えば... AlphaGo(ゲームAI) 関数(機械学習モデル) 囲碁の盤面 最も勝率の高い 次の一手 シミュレータ環境上の打ち手データを使って...
例えば... Siri(音声認識) 関数(機械学習モデル) 音声波形 テキスト 音声とテキストのペアデータを使って...
例えば... Google翻訳(機械翻訳) 関数(機械学習モデル) 英語 日本語 日英の対訳データを使って...
例えば... Amazonの商品推薦(レコメンデーション) 関数(機械学習モデル) 行動、購買、 商品... ユーザーが 欲しがる商品 行動、購買、商品...データを使って...
近年、機械学習技術(特にDeep Learning)の進歩により 人手のコーディングでは表現が難しかった関数を データから生成することができるようになった
ソフトウェアとは 関数の集まり 機械学習とは データから目的の関数を生成する技術
機械学習≒ソフトウェアの可能性を拡張する技術
ここまでが今日伝えたかったこと
ここからは偉い人の話 (権威を笠に着る)
Software 2.0 Andrej Karpathy氏 (Director of AI at Tesla) によるエッセイ(2017年11月)
Software 1.0 人間がプログラミング言語で振る舞いを記述する 従来のソフトウェア開発 Software 2.0 ニューラルネット(Deep Learning)の重みパラメータで記述 される コーディングに人間が介在しない
なぜSoftware 2.0が重要か 現実世界の課題の大部分はプログラムを明示的に書くよりもデー タを収集するほうがずっと容易だから(ということらしい)
Software 2.0 例えば... 昔の Google翻訳は50万行のコードと多くのミドルウェア、 パイプラインなどで構成された大規模で複雑なソフトウェア (Software 1.0)
Software 2.0 現在の Google翻訳は500行のPythonコードとニューラル ネットの重みパラメータ(数百万)のファイルのみで構成され たソフトウェア(Software 2.0)
Software 2.0の良いところ① 均質な計算処理 Computationally homogeneous
Software 2.0の良いところ② チップに埋め込みやすい Simple to bake into silicon
Software 2.0の良いところ③ 実行時間が一定 Constant running time
Software 2.0の良いところ④ メモリ使用量も一定 Constant Memory Use
Software 2.0の良いところ⑤ 移植性が高い It is highly portable
Software 2.0の良いところ⑥ アジャイル It is very agile
Software 2.0の良いところ⑦ モジュール性 Modules can meld into an optimal whole
Software 2.0の良いところ⑧ お前らの書くコードより良い It is better than you
ただし、Software 2.0はSoftware1.0を 全て置き換えるものではない しかし、Software 2.0の適応範囲をますます広がっている
Software 2.0の記事から遡ること4ヶ月...
The future of deep learning Francois Chollet AI研究者, Keras(AIの民主化)の開発者 @Google
によるエッセイ(2017年7月)
The future of deep learning Software 2.0以降のソフトウェア開発の 具体的な素描 “Models As
Programs”
The future of deep learning Algorithmic subroutine: Software 1.0 Geometric
subroutine: Software 2.0 これからのソフトウェア開発
The future of deep learning もっと先の未来のソフトウェア開発 →自動化が進む
Machine Learning As Software時代の開発ツール Tensorflow Hub 学習済みの機械学習モデルのモジュールを共有するプラットフォーム Comet ML 機械学習モデルのバージョン管理・チーム開発ツール
Google Dataset Search データセット専用の検索エンジン
まとめ 機械学習という技術を適切に捉え、 適切に使っていきましょう。 (使わないという選択をする上でも大事。)