ゆるふわマシンラーニング　開催レポート

Posted: | Author: tsugawa | Tags: , , , , , ,

ゆるふわマシーンラーニング

10月31日にマシンラーニングの勉強会が開催されました。

  1. enebularでマシンラーニングしよう（pco2699）
  2. ”Google AutoML Tablesでお手軽AI”と題して話すつもりだったけど、実際に使ったらお手軽（）だった件について５分以内で話す（hidefkn）
  3. Azure でノンプログラミング機械学習！~ GUIからAutomated MLまで~（fumi_sagawa）
  4. Cloud Vision APIとAlgoliaで画像検索を開発した話（Yusuke@meijin）
  5. AutoML Vision をしろう(shucho0103)
  6. ojichatをsentiment分析してみた（野良ハックチーム ザッキー）
  7. MLサービス使ってみたの巻〜自然言語多め〜（もっちゃん）

ゆるふわというパワーワードに翻弄されながら、ゆるふわマシンラーニングスタート！

LTの内容を簡単にまとめてみました。

enebularでマシンラーニングしよう:pco2699 さん

pco2699

  • enebular エバンジェリストに認定されました！
  • enebularでマシンラーニングしたいけどenebularにはPythonがいない
  • 最近はブラウザ推論用にJavaScript製の機械学習ライブラリが増加
  • JavaScriptだけで実装された機械学習ライブラリ machinelearn.jsをenebularで動かせばAPIができる！
  • enebularで学習・推論を行えるWebAPI爆速開発ができた！

”Google AutoML Tablesでお手軽AI”と題して話すつもりだったけど、実際に使ったらお手軽（）だった件について５分以内で話す:hidefknさん

  • データサイエンティストからみたAutoML
  • AutoML VS データサイエンティスト
  • データサイエンティスト不要かどうか
  • AutoML Tables使ってみた
  • 使い道→（会社など）Data Martまであるのであればすごく使いやすい
  • 構造化したデータをモデル構築してくれる
  • 機械学習用に整形されたデータしか使えない

hidefkn

Azure でノンプログラミング機械学習！~ GUIからAutomated MLまで~：fumi_sagawaさん

  • 機械学習（教師あり）のおさらいから
  • 素人でも機械学習のモデル構築ができる Azure Machine Learningについて
    • Visual interface: ドラッグ&ドロップでデータとモデルを選択して　機械学習できる
    • Automated Machine Learning: CSVを投げるだけで前処理やってくれてモデル構築可能、欠損値があっても保管してくれる
    • Azure Notebooks : Jupyter ノートブックが入っているので、環境構築いらず
  • AutoMLがあればデータサイエンティストは必要か？
    与える問題設定のところで必要なのでまだまだいなくならないでしょう。

Cloud Vision APIとAlgoliaで画像検索を開発した話：Yusuke@meijinさん

  • Google Cloud Vision APIとAlgoliaで画像検索を開発
  • 画像系のAIをAPI経由で機械学習を使えるよ
  • Laravelと親和性よし
  • LaravelにLaravel Scout という連携してくれるライブラリがある

AutoML Vision をしろう：shucho0103さん

  • AutoML Vision（β版）をしろう
  • データを用意すると機械学習を勝手にやってくれる
  • 用意するのはデータセットだけだよ
  • とっても便利だけど、落とし穴があるよ
    • 高い！！！
    • 終わる時間が予測し辛い
  • 使いどころ
    • 機械学習案件のプロジェクトの開始判定
    • どうしてもアルゴリズみが考えられなかったとき
  • AutoML Vision（β版）はもうじきβ版じゃなくなるよー！

ojichatをsentiment分析してみた：野良ハックチーム ザッキーさん

  • ojichat をSentiment分析してみた
  • enebularのAI modelを触ってみた
  • 日本語のSentiment 分析
    • node-red-node-multilang-sentiment →sentimentの多言語対応バージョン　絵文字にも対応
    • node-red-kuromoji → 文章を形態素解析を行なってトークン化してくれる
  • ojichatのSentiment分析はとってもポジティブでした

野良ハック

MLサービス使ってみたの巻〜自然言語多め〜：もっちゃんさん

  • MLサービス使ってみた
  • LINE BOTで活用してみた
    • 食材を写真で撮るとレシピをレコメンドしてくれる
    • 使ったもの
      1. Google Vision API
      2. Google Translate API
  • MTGの内容を自動で文字起こししたい
    • 使ったもの
      1. cloud speechtotext → 使いものにならなかった。。。
  • 今後の展望。。。
    • 各クラウドの自然言語処理サービス
      1. Alibaba cloud
      2. NAVER CLOUD PLATFORM などなど

LTの内容はこんな感じでした！　最後は皆さんで！

ゆるふわマシーンラーニング

LTの後は懇親会！機械学習について盛り上がってました〜

まとめ

専門的な知識が必要そうな機械学習ですが、Cloud AutoMLが出てきたことで、機械学習の知識がなくてもモデル構築ができてしまう なんて本当にすごいですね。enebularもPythonが入っていないのに機械学習ができるなど、ビジュアルプログラミングの可能性がどんどん広がり、ますます楽しみになりました！ ゆるふわマシンラーニング次回もとても楽しみです！