デプロイの効率化という話ですよね。デプロイの先はAPIがいいとお話しして、じゃあさっき出たAPI化するのに何が必要かを見直す。実際にエンジニアってスペシャリティがいろいろあるわけで、データサイエンティストが書くコードが汚いとかそういうことを言うわけじゃないですけど、APIサーバーを書いたりとかDocker化したりとかインフラに入れ込むみたいなところって、スペシャリティとしては外れがちなんですよね。このへんはけっこうやるのがつらいです。学習済みモデルのセーブは普通に分析するときにやっていくのでできるんですけど、このへんからだんだんつらくなっていきます。これを解決する方法です。実は最近、要はデプロイの手順の大変さをけっこうダイナミックに解決する方法ができ始めています。いうのは、マネージドなデプロイ環境ですね。SageMakerとか、あとfloydhubっていうやつがあったりとか。要はモデルを作ってデプロイってコマンド叩くと、「そのモデルがアップロードされてAPIが作られるみたいな。最近は、そのへんをお世話してくれる共通基盤みたいなのがけっこうできてきてます。このへんを使うっていう手もありますよね。これも今日はちょっと時間がなくて1つ1つ紹介できないので、もし興味があれば詳しくは以前のスライドにあったりするので見てください。いうわけで「成長を止めない機械学習のやり方、組織・チーム編」ということで、サービス開発と機械学習のスピードのギャップとか、そのあたりを問題意識として挙げて、どうやって解決するのかという検証をいくつかやっていきました。機械学習は現場で身につける次は個人編ですね。個人編となると、みなさんが個人個人成長を止めないために何をすべきかっていう、けっこう偉そうな話になってくるんですけど。辛抱して聞いてください。いうテーマでちょっとだけお話ししたいと思います。Amazonで「機械学習」って検索すると、例えばこんなふうにたくさんいろんな本が出てきて、キーワードもピックアップするとこのくらいあるわけですよね。真ん中にRがいますけど。一言で機械学習と言っても何をやればいいのか、最近の機械学習ブームも手伝って情報がわちゃわちゃになって氾濫しています。何をすればいいんだっけっていう。今、実際のエンドユーザーと情報のバランス的に、それこそ「プログラミングを始めるときって何からやったらいいんですか?」状態になってると思います。実際のところ僕もそうで、やれこういった論文は読まなきゃだめだとか、やっぱkaggleもやったほうがいいよねとか、いろいろ情報がいっぱいあって、あれもこれもやりた過ぎるんですよね。時間は有限なのでどうにかしていかなきゃいけない。時間は有限なので、こういった状況ではものすごく具体化された目標とか目的が必要になってくるわけです。僕の場合......っていうか、サービス開発に機械学習を使うような、うちみたいな中規模の、エンジニア100人くらいの組織での目標としては、機械学習を使って自立して価値を生み出し続けられるような状態になることがわりと納得感があるなという話があります。実際にやることを具体化するという話なんですけど、一方でやっぱり、やることもいっぱいあるわけですよね。情報が氾濫してるんですけど、現場もそれなりに氾濫してるので。Python書かなきゃいけないかもしれないし、dockerもできなきゃいけないかもしれないし、SQLをちゃんと書けないと、データ基盤をぶっ壊さないSQLをちゃんと書けなきゃいけないかもしれないし。インフラのことも学ばないといけないかもしれないし、GPUとかももしかしたらちょっとはわからないといけないかもしれないというような、現場も実はそんな状況なんです。今は、そのどれが必要かというのは、「これをやれ!」っていうふうには言えない状態なんですね。本当に月並みなんですけど、現場で機械学習をやるみなさんって、1冊1冊の本で学べないところってものすごく多いんです。結論を言ってしまえば、1番の近道はたぶん、実務で機械学習のプロジェクトに入って機械学習をやることだろうなと思っております。実際にクックパッドの現場で機械学習のチームに入って、こんな感じに機械学習をやっていく、ということを日々やるわけなんですけど。その中で見えてくる課題というのはものすごくあって、そうなってくると努力もしやすいという感覚があるので、実務で機械学習を1個1個やるという経験をしていくというのがよかろうと思っております。一方でやっぱりデータ分析系のコンペも実はけっこう良くて。kaggleと実務は違うとか、コンペと実務は違うよね、実際の現場は違うよねみたいな話もあるんですけど、実際に見てみると、与えられたデータと問題というのがあって。問題が明確でないことが現場ではけっこうあるので、そのへんはちょっとギャップがあるんですけど、限られたデータと限られた時間の中でスコアをちゃんと上げていくようなところはまあまあ実務に沿ってる部分があると思っています。噂に惑わされず、実際にデータ分析コンペをやってみるのはすごくいいなと思っております。成長を止めない機械学習のやり方ということでお話をさせていただきました。サービス開発にしろシステム開発にしろ、機械学習を使っていくということに関しては、今はブームが手伝っているのもあるんですけど、やりたいことと現場の成熟度みたいなところにものすごくギャップがあるような状態を感じております。その中で、最初に話した幻滅期みたいな話もあるんですけど、実際地に足付けてたくさんの細かい価値を増やしていきたいなという想いです。このセッションに集まっていただいているということは、みなさん機械学習に興味があって集まっていただいていると思うんですけれども、ぜひお互いにがんばって幻滅期を乗り越えていきましょう(笑)。ありがとうございました。Days-に関する記事をまとめています。Days-に関する新着記事が公開された際に、通知を受け取ることができます。