こんにちは。
中倉です。
4/30にCloud Vision API & TensorFlow勉強会を開催しました。
去年TensorFlow勉強会を開いた際も盛況でしたが、今回も80人の座席がほぼ埋まる盛況ぶりでした。
さて、最初はGoogleの佐藤さんによるセッションが行われました。
スライドは
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Googleの佐藤さんによるセッション
「スケーラブルな機械学習:Vision/Speech API、TensorFlow、そしてCloud ML」 |
Cloud Vision APIの
デモやSpeech APIの紹介、TensorFlowの紹介をして頂きました。
ニューラルネットワークのイメージを
デモを用いながら説明してくださり、大変わかりやすかったです。
また、今後Googleから提供される予定のCloud Machine Learningについてもお話くださいました。
TensorFlowを用いた機械学習では、GPUを用いた学習が速く行えますが、そのためのマシンを用意するのが大変です。Cloud Machine LearningはGoogleの機械学習の環境をそのまま利用することができ、現在LIMITED PREVIEWとして一部に提供されています。今後一般公開されるとのことなので、今後に期待です。
次に、GDG神戸の中谷さんによるCloud Vision APIをAndroidから触れてみるという内容でハンズオンが行われました。
スライドは
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GDG神戸の中谷さんによるハンズオン
「Androidで触れてみよう Cloud Vision API」 |
Cloud Vision APIでは、
・物体検知
・有害コンテンツ検知
・ロゴ検知
・ランドマーク検知
・OCR
・顔検知
を行ってくれます。
ハンズオンでは、この内、物体検知、顔検知を行いました。
ローカルに保存されている画像や写真を撮ってCloud Vision APIに投げるだけで、JSON形式で結果が返ってきます。
とても簡単に利用でき、有害コンテンツ検知等、使い道も多いのではないでしょうか。
ハンズオンの後は、GDG京都の上野山さんが、「TensorFlowを使った機械学習ことはじめ」ということで発表されました。
スライドは
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GDG京都の上野山さんによるセッション
「TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ」 |
八百屋さんのきまぐれオヤジを例に出し、機械学習についてわかりやすく解説してくださいました。
機械学習では、まず実績データからパラメータを推定し、そのパラメータを使ってモデルとなる予測式を立て、さらにその予測式の誤差が最小となるようにパラメータを最適化していくことで学習を行っています。
詳しくはスライド資料を御覧ください。
最後は、有限会社シーリスの有山さんに「TensorFlowで趣味の画像収集サーバーを作る」ということで"眼鏡っ娘"画像収集サーバの進捗について発表して頂きました。
スライドは
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有限会社シーリスの有山さんにようセッション
「TensorFlowで趣味の画像収集サーバーを作る」 |
現在手元にある画像データ約1000枚に対してランダムでノイズを与え、さらにラベルをつけて学習データとして利用しようとした際に、TensorFlowのコードでハマった点について述べられていました。
セッションのあとは全員で記念撮影を行い、本当に楽しい勉強会となりました。
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| 最後は全員で集合写真を撮りました |
機械学習はやはりまだハードルが高く感じてしまいます。
しかし、Cloud Vision APIの登場により機械学習が全くわからない人でもその恩恵を受けれるようになってきました。
また、TensorFlowやCloud Machine Learningによって、技術的ハードルや設備に対する初期投資といった問題も解消されるでしょう。
今後これらの技術が発展しどのように利用されるのかとても楽しみです。