TFUG okinawa Vol.2 に参加した話。実務に活かせたら面白そう!

こんにちわ!maijunです!

昨日、TFUG Okinawa Vol.2に参加して来ました。

TFUG Okinawa vol.2 - connpass
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最近ビックデータとかAIとか機械学習とかディープラーニングとか流行りですが、その機械学習用フレームワーク『TensorFlow』を学習・共有し活用するのを目的とした沖縄でのユーザーグループがTFUG Okinawa(ティーフグオキナワ)ですね。

仕事柄アウトプットが多いので、インプット目的で勉強会へ参加してきましたが、「ブログ書くまでが勉強会!」って事なので記録として残しておきます。

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TFUG okinawa Vol.2 に参加!!

仕事としては同僚が「ビックデータ解析」を教えているので、私としては専門外なのですが個人的な興味として今回TFUG okinawaへ参加。

お友達の先生がいる琉球大学工学部の1号館で開催です。

入り口にはちゃんと教室など掲示され案内済でした。

ちなみに注意のサイン・マークが面白い

maijun
maijun

酔っ払ってどんちゃん騒ぎする人いるのかな?

参加人数意外と多いぞよ!

さて開催される教室に到着。

プロジェクターも2つあり、電源コンセントやUTPケーブル指す情報コンセントもあり快適環境。

少し待っていると。続々と参加者が集まり結構な人数になってました。

 

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TFUG okinawa Vol.2 は上位層向けな話が多数あり

さて今回のTFUG okinawa Vol.2ですが、スピーカーとしては以下のゲストお三方による発表でした。

TensorFlowのマーケティング活用事例
株式会社ブレインパッド太田さんGoogle Cloud Platform ではじめるデータ・ドリブン・マーケティング
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社葛木さんマーケティング「戦略」と「戦術」 -機械学習を活用するにあたり意識すること-
株式会社電通:高橋さん

ハンズオン形式での技術的な勉強会というよりも、その技術をどう実務に活かすのか?という発表内容が多めでした。講話を聞いて印象に残った点を以下に記載します。

構造化データを元にしたTensorFlow利用例

画像や音声などの非構造化データを元にした機械学習はよくみかけますよね。たとえば有名なのは絵文字に出された物体をカメラで撮影し判定させるEmoji Scavenger Hunt

Emoji Scavenger Hunt
Use your phone’s camera to identify emojis in the real world. Can you find all the emojis before time expires?

物体をカメラでかざすと絵文字で指定された物体なのか判定されるっていうゲームです。

非構造化データである画像を機械学習を元に判定するのはよくありますね。ドラマシリコンバレーでもチャン氏がホットドックのみ判定するアプリ作っていましたし..

‎Not Hotdog
‎What would you say if I told you there is a app on the market that tell you if you have a hotdog or not a hotdog. It is very good and I do not want to work on ...

今回はRDBMSなどのテーブルデータという構造化されたデータをTensorFlowを用いて、行動履歴とアンケートからユーザー属性を推定する事例がありました。

データサイエンティストがゴリゴリに準備し、判定したほうが精度高い結果が出るのに対し、深層学習はお手軽にそこそこの精度で結果でる。

なかこれを聞いて思ったのが、今後もっと使いやすい状態でマネージドサービスとして出てくるんじゃないかと思いました。

あと判りやすい実例がGooglePlayでのレコメンドやランキングの部分。

Google Play
Enjoy millions of the latest Android apps, games, music, movies, TV, books, magazines & more. Anytime, anywhere, across your devices.

深層学習とシンプルな線形モデルのいいとこ取りとして、構造化データと非構造化データを組み合わせて分析し利用しているってのが身近でした。

個人的には特徴量設計が気になりましたね。

圧巻:GoogleCloudでのデータ分析

データを分析する場合、サーバ一1箇所に集約し分析するってのは昔よく見かけました。しかしネットワークが普及発展し、関連するデータが大量にあるとオンプレミスでは保存するのも大変。

maijun
maijun

なによりそんなの運用維持したくなーいw

Googleの葛木さんがデモで見せてくれたのがBigQueryを用いてのMLモデル作成。そこでは自前のデータとしてGoogleサービスで利用されているデータを使ってSQL文書いていました。

maijun
maijun

え?ってことは一般ユーザーでもGoogleのデータ使える??

実際に探してみるとたしかにありました。

あと葛木さんのソーシャル分析ダッシュボード作成記事も面白かった!

AppEngine と NLP API と BigQuery で 1 時間でソーシャル分析ダッシュボードを作成してみる
Google Cloud Platform の以下の製品を組み合わせてTwitter ネガポジ分析ダッシュボードを作ってみます。Google Cloud Platform コンソールと Cloud Shell で作業することを想定しているため、手元の環境は…

マーケティングデータでの機械学習は経営層向け説明が肝?

スピーカー最後の登壇としては電通高橋さんによる、マーケティングでの機械学習利用。

この部分でのお話ですが・・

「経営層に”何を”するべきなのか?」の説明と、「現場担当者に”どうやって”するのか?」の部分が多く共感しました。中間管理職の人たちや提案営業を担当する人達なら経験沢山しているんじゃないでしょうか?

技術が進歩し仕事で活用出来るなら積極的に取り入れて効率化するの当たり前ですよね?

maijun
maijun

ただそれをどうやって経営層に説明し納得してもらうのか?ここが結構大変なところ(汗)

技術者あがりの経営層なら理解速いですが、普通はそうじゃない場合が多いです。よくあるケースでやっかいなのが胡散臭い経営コンサルタントが入ってきてかき回すケース。

それを踏まえると現場担当者もある程度のスピーチやプレゼン能力が必要じゃないかな〜って感じましたね。

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LTで面白いの発見!

さてスピーカーによる登壇発表が終わった後にはLT大会でしたが、面白いのを聞かせてもらいました。

それはアイパー隊長による発表!

Darknet+YOLOを使っての高速物体認識です。
具体的にはこんなの。

YOLOv3

他のリアルタイムオブジェクト認識よりも超速だったのが印象深い

これ見て思った事。

maijun
maijun

ラーメン写してどこのラーメン屋なのか自動判別するの欲しい

社会には役立たないと思いますが、個人的趣味として楽しそうと思ったよね。

 

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まとめ

初めて機械学習系の勉強会へ参加してきましたが、技術的な内容よりも利活用的な発表が多い今回でした。

たぶん今後は、各個人が気軽に機械学習を使えるような仕組みが整備されるんじゃないかな〜って予想してます。例えば・・・

MTとかWordpressが出た初期って設置設定するのも、ダウンロードからインストールまで一苦労でしたが、今はVPSとかレンサバでもボタン一発で設置出来てたりしてますよね?

maijun
maijun

他にもBigQueryとか昔じゃ考えられないもん。高いお金払ってOracle設置インストールしてた頃と比べて、なにあの高速SQLの低価格利用って(汗)

ただ機械学習や深層学習分野に関しては、まだ発展段階だと思うのでキャッチアップして取り掛かるには良いと思う。お給料も高いですしね♪

とりあえず今後は実務に活かせれば面白いと思いまーす!

追伸:帰りにはラーメン食べたくなったのでちゃんと連食してきましたよ。

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