データは組織内にとどまる。信頼度が低いデータは人間がアノテーションする。S3バスケットを用意。アノテーション対象の画像やText/CSVファイルを格納。セマンティックセグメンテーション、文章分類のいずれかを選択。アノテーションの指示書を書く。良い例・悪い例を記載。ファッションをリアルタイムに判別し、ライフスタイルを可視化する。Nanoを使うことでエッジ推論の性能や比重を上げたい非Python化:Julia/C++/MKL-DNNなどで高速推論化していきたい。SageMaker+Keras自前ではなくて、利用しやすいAPIを使うだけになった。インスタンス管理も自動。コストと時間を大幅に節約できたアプリケーション化が容易になった。犯罪行為など社会に大きな影響を与えかねない事例があるため、監視する必要がある機械化による負荷軽減。危険度を判定するモデルを作成する成果:監視対象の80%以上の判断を機械に任せられるようになった。S3、ECS、ECR、SageMakerなどを使用。エンドポイントを生成。新しいデータを加えて定期的に更新したい需要がある。cron起動させたいが、スポット利用でよい。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。任意のキーバリューを設定できるAPI。CETのAPIエコシステムはマイクロサービス的に複数のシステムを組み合わせて利用できる。NotebookはPythonファイルにコンバートしたうえでプルリクしている(Diff取りやすい)ポイント:データサイエンティストとエンジニアの関心をうまく分離して、データサイエンティストだけで施策をどんどん実行できる環境を作ろうQ:さまざまなコンポーネントがあるが、どうやって技術選択したのか?関心の分離が大事で、データサイエンティストが使っている言語やツールに合わせた。MlOpsとも呼ばれる。ワークフローをカバーする独自のプラットフォームビジネスで考える:機械学習の価値は、ビジネスへの還元だと考えている。特定種類のものを検知する。モノリシックで簡単なもの。特定の検知を2値分類にして強化。多クラス分類+2値分類。ディープラーニングとlstio(A/Bテスト)の投入。アーキテクチャ改善優先。QAを入れる(ユニットテストはできないからマニュアルテストを)。Kubernetes。BIチーム(仮説検証、インパクトシミュレーション、効果検証)。※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。宋美沙氏リテラシーや経験がない。期待値主導のPoC知識・経験不足で、エヴァンジェリストとして機能しない。色やテクスチャは極力使わないアプローチを考えたまず、セグメンテーションは自動で行う。Z4の料理認識エンジン)しかし小売りは人間が見ている。普通のカメラは汎用的だが高い。RAICAはリテールに特化して安くしているRAICA-Z1:名刺サイズ=値札につけるため1300万画素(800万画素で人は十分だけどオートフォーカスをするため。/GPUWiFi、バッテリー、USBチャージ、HDMIリアル店舗であれば、非計画購買(衝動買い、ついで買い)をできる。組み合わせることによってできるようになった1年くらいやるとようやく実用可能なモデルが完成するどっちの棚がどれくらい売れたかが分かる店舗ごとに陳列方法や棚なの色が違うなど。OpenCVだとブランチが増えてしまう。流通業界には一筋縄ではいかない課題も山積み。TensorFlow※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。Keyboradで入力候補を提示するモデルを学習する事例(※概念検証中)従来の機械学習では、データをサーバー1箇所に集めて学習していた。はてなブログPro最近ではAI・機械学習・ディープラーニングなどに興味を持って、日々、技術情報を追いかけています。Web技術、IoTエッジデバイス技術、システム化&自動化なども好きです。Insider編集長をしています。RESERVED.(引用と私的使用以外の記事・画像及び情報の無断転載を禁じます)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。