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【備忘録メモ】「福岡 Machine Learning/Deep Learning Meetup」潜入レポート

 

先日、このイベントに参加しました。

 

 

福岡 Machine Learning/Deep Learning Meetup

日時:5/12 (土)14時30分-18時

場所:LINE Fukuoka株式会社12Fカフェスペース

https://dllab.connpass.com/event/85461/

 

このイベントは、DEEP LEARNING LAB主催です。

 

以下、募集サイトからそのままコピペ

「Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。」

 

 

 

1年前に発足し、すでに全国各地でイベントを20回以上され、メンバーが3000人を超えてます。ここまでの規模のコミュニティは、「IoT LT」くらいではないでしょうか。

これまで、東京、大阪、名古屋、福岡、札幌と、全国主要都市で開催されています。

 

私の経験則からいうと、どこかの高名な大学教授とか偉い先生が来るようなセミナーではなく、こういったコミュニティが主催するイベントの方が、勉強になるし、人脈も構築できす。


とはいえ、私のようなエンジニアでもない普通のオッサンにとっては、とても敷居が高そうですが、勇気を振り絞って行ってみました。

 

 

 

会場はLINE Fukuokaさん。

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IMG 2666

 

 

すごくオサレでイノベーティブな会場です。

スクリーンが5台くらいありました。

IMG 2670

 

 

100人くらい参加者いましたが、全然余裕です。

100人乗ってもダイジョーブ!

IMG 2671

 

結構ビビりました。

さすが福岡。とても進んでます。

 

 

 

 

 

さて、前置きが長すぎました。

そろそろ内容をざっと、箇条書きします。

 

当日の講演を聞きながらPCにタイプした自分用メモを元にしてるので、私以外には分かりにくいかもしれませんが、ご了承ください。

内容相違があったら、教えていただければ幸いです。

 

 

 

「AI案件のよくある落とし穴と人材育成」

株式会社キカガク 吉崎さん

IMG 2672

 

私は個人的に「キカガク」さんの人工知能の講習会に参加したことがあります。

ほとんどコードは書かず、ひたすら微分積分、線形代数の数式をノートに書かせ、理論を血肉にするというスパルタな内容で、人工知能の基礎はバッチリ身についた実りある講習でした。

 

 (参考)キカガクさんの人工知能の講習会に参加した時のブログ

 

・AIを勉強している人間のうち9%しか実際に使ってなくて、仕事に導入している人は2%しかいない。

・本人の問題というより、所属組織のAIに対する理解不足が、ほとんどの要因。

・費用対効果を考えずなんでもAIありきだったり、やって見なければ分からないことにゴーは出せなかったり、GPUが必要だったり、サーバーの環境構築できる人間がいないとかハードルが高い。

・そんな中のオススメするのが、AZURE Data Science VM 、NVIDIA Docker(15分くらいで環境構築可能)

・ラベルづけはMicrosoft のVOTTが便利

・場合によっては教師データ作成はクラウドソーシングを利用

 ・精度100%が出ないことを踏まえて、人手でカバーできる運用フローにするなど、AIが万能だという考えも持ってはいけない

 

当日のスライドです。

 

 

 

「AIカメラによるデジタルマーケティング」

TRIAL CTO 松下さん

 IMG 2680

 

・TRIALは九州のスーパーストアチェーン。

・アイランドシティ店に700台のカメラが設置され、人の動きや商品動向を分析できるようになっている。

・この方は、元ソニーで、Cyber-shot、Xperiaのカメラなどの技術責任者

・アイランドシティのカメラは売れてないスマートフォンのカメラを使っている。

・深センで自分たちのカメラを作ってる。

・POSではわからない情報、例えばどこの売り場で売れてるのかわかる。=>どこにどれだけ置けばいいかわかる。

・商品カテゴリーによる細かな分析が可能。商品カテゴリーによってノウハウが全く違う

・棚の欠品をAIの画像処理で認識できる。POSだと店全体の在庫はわかるが棚に何個在庫があるかの管理は難しい。

・要するに、今までeコマースで当たり前にしてたこと(滞在時間、コンバージョン、ABテストなど)をリアル店舗でしている。(リアル店舗のデジタル化がAIカメラで可能となった)

・中国にAIセンターあり(約40人)

・この仕組みは開発期間わずか4ヶ月、開発者はAIやったことない、小売のSIer。

・全部中国でリモートで開発

・昔は専門家でないとできなかったものが、今はこういうのが誰でも作れる時代。

・私の画像処理の教え方は、まずOpenCVの使い方のブログ記事を10個、その通り実践してもらう。10個もやれば結構身につく。

・画像処理をやったことない人でも、「こんなことしたい」ということがあればできる。解きたい課題を見つかれば、できる。

・ブログを調べただけでできる。これを聞かれたら、俺にもできそうと思うでしょう。だったら作ってください。

・私は、世の中を変えるためにやってる。リテールAIを日本中に広げたいとの思いでやっている。敵は他のスーパーでもなく、アマゾンでもない。スーパーという業種が無くなることだ。

・最近はHEROESと提携したり、いろいろな企業と組んでいる。もっと色々な企業、個人と組みたい。トライアルの店舗の一部の棚を使って実験させてもいい。ハッカソンもやりたい。AIのアルゴリズムがあればトライアルの棚で試してもいい。トライアルを使ってこんなことやりたいって人がいたら、連絡してほしい。

 

 

 

「目に見えるサービス成長のためだけではないDeep Learningの使いドコロ」

Line Fukuoka データラボチーム チーム長 立石さん

 

・LINE FukuokaはLINEの国内第2の拠点で、どちらかというと開発よりも運営が多い(モニタリング、審査など)

・日々増えつづえるデータ、人間が対応できる量の限界がきており、モニタリング(不適切な投稿をフィルタリングするなど)にはディープラーニングを使っている。

・学習データは膨大にあるので、モデルの構築、前処理から始められる。

・アルゴリズムは試行錯誤(ナイーブベイズ、ニューラルネットワーク、CNNなど)

 

 

 

「Microsoft の深層学習への取り組み」

マイクロソフト 深層学習事業開発マネージャー 廣野さん

 

・最近のMicrosoftは変わった。Windowsの会社ではなくなった。(AZURE、OSS活動、Linux、Edge、AI)

・特にAI本気

・個人的には、2015年のQiitaの猫品種を分ける記事を読んで、ディープラーニングは革命的、面白い、みんなやろうってなった。

・いまや深層学習は汎用化しその気になれば何でもできる。

・ニューラルネットワークを自分で構築したくなったら、AZURE DATA SCIENCE VM、AZURE BATCH AI を使おう。

・AZUREは安いよ。

・6/21にDLLAB DAY 2018があります。ハッカソンもあるよ。

 

 

 

 

講演者パネルディスカッション

福岡で機械学習や深層学習を活用していくにはどうしたらよいか?


IMG 2689



 

Q:何を持って活用っていうのか?

 

・半歩先を狙う(マニアはやってるけど、自分もやりたいこと)を狙うこと。それを見つけるのが活用だと思う。

・誰もやってないところは狙わない。

・インパクトがあって簡単なところを狙う。

 

 

Q:地方における機械学習活用の阻害原因

 

・ヒトが全て、ヒトがいない。だから海外から取ってくることもある。

・コミュニティを作ることが大切。東京だと電車賃500円くらいでたくさんのコミュニティに参加できる。地方にはそれがない。機械学習は誰でもやればできるが、やればできることさえ知られてない、コミュニティはそのキッカケになる。

・確かにネットや本を読めばいいが、それでは足りない。細かいところ、最新なところはコミュニティから情報を仕入れれるし、人脈もコミュニティから生まれることが多い。

・AIエンジニア自体そもそも日本全体にも少なく。ほとんどのAIエンジニアは企業の中にいて、多忙でコミュニティもいない。なおさら数少ないAIエンジニアの情報交換にコミュニティが必要。

 

 

Q:なぜ今まで機械学習・深層学習が活用できてなかった?

 

・エンジニアが不足してる。

・AIありきのプロジェクト多い。

・やってみなければ分からないことなのに、100%できるまでゴーが出ない。

・ビジネスサイドにAIへの理解が不足している。エンジニアと会話が成り立たない。

・今はゴリゴリコードを書かずとも、ボタンぽちで色々なことができる。

・今は誰でもできるし、今がやるべき時。

 

 

Q:活用までのステップはどうしたら良いか?

 

・社内で、エンジニア、プランナー、ストラテジーと明確に3者に分ける。

・エンジニアだけではダメだ。コードは書けなくていいので、そこそこの知識を持ったプランナーがいることが重要。

・プランナーがエンジニアとストラテジーをつなぐ。

 

 

Q:誰でも使えるデータセットを教えてください。

・イメージセット、エムニスト

・アーカイブタイム(Github、データセットの一覧が公開されている)

 

 

Q:人工知能導入で悩んだとことなど

 

・スタートアップの投資を受ける際、投資側にもAIの理解不足があり、AIに100%の精度を求められる。

・最初は否定されるので、いくらでもピボットできるものを考えとく。

 

 

以上、メモでした。

 

 

 

 

 

みなさん何度も言われてたののが、

今や人工知能は誰でもできる。

やりたいことがあれば誰でもできるってこと。

 

しかし、人工知能を学ぶ人の数%しか活用してないのが現状。

勉強はもちろん重要だけど、何かしたいことがないと勉強のまま終わってしまう。

会社で導入するには、エンジニアだけでなく、ビジネスサイドの人間が人工知能を学ぶ必要があるってこと。

  

そして、最近、どこ行っても同じようなことを聞く。

今は、その気になればなんでもできる世の中、だから、まずは手を動かすことが大事なんだと。

 

 

 

PS.

年甲斐もなく、はしゃぎました。

 

 IMG 2706

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IMG 2704

 

 IMG 2691

 

 

 

PS.

せっかくの博多なので、昼食と夕食はラーメン。

 

昼食は

元祖博多だるま 博多デイトス店

https://tabelog.com/fukuoka/A4001/A400101/40020585/

IMG 2656

 

なんと、ここの爪楊枝の先に、ミント(?)のようなものが塗りこまれており、食後とてもスッキリできました。

IMG 2658

 

夕食は

ラーメン海鳴 中洲店

https://tabelog.com/fukuoka/A4001/A400102/40030701/

ジェノベーゼが入ってるラーメンジェノバを食べました。

ジェノベージェと豚骨のハーモニーはサッパリかつコクがあって美味でした。

IMG 2711

 

 

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