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ロボット事業における機械学習エンジニアという仕事について/What does a Machin...

alegonz
March 04, 2019

ロボット事業における機械学習エンジニアという仕事について/What does a Machine Learning Engineer do at a robot company?

2019年3月4日開催「白金鉱業 Meetup Vol.6」(https://brainpad-meetup.connpass.com/event/119149/) での発表資料

alegonz

March 04, 2019
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  1. 自己紹介 ⛊ 名前:Alejandro González (ゴンザレス アレハンドロ) ⛊ 出身地:ベネズエラ ⛊ 履歴

    ◥ 2011 ~ 2014年:修士 @ 長岡技術科学大学 ◥ 2014 ~ 2017年:データサイエンティスト @ 株式会社ブレインパッド ◥ 2018 ~ 現在:ソフトウェアエンジニア @ GROOVE X株式会社 ⛊ Likes: 寿司、ラム酒、夏、ボクシング ⛊ Dislikes: ネバネバ系、アイスコーヒー、冬、団体スポーツ alegonz
  2. LOVOTとは Image credit: GROOVE X, Inc. www.stickpng.com www.walmart.com ⛊ 公式サイトより

    「テクノロジーで追求したのは、効 率や便利さではなく、抱いた時の心 地よさや、愛くるしいしぐさ、憎め ないキャラクター。」 ⛊ 生命感がある ⛊ 周りを認識できる ⛊ 反応力がある ⛊ 表現力がある
  3. LOVOTとは 50以上のセンサー ⛊ 半天球カメラ ⛊ 深度カメラ ⛊ 温度カメラ ⛊ 半天球マイクアレイ

    ⛊ 全身をカバーするタッチ センサー ⛊ IMUs ⛊ 障害物センサー ⛊ 温度センサー ⛊ 気圧センサー ⛊ 照度センサー ⛊ などなど
  4. 様々な認識領域 ⛊ 画像認識 ◥ 顔認識・顔識別・顔登録 ◥ 一般物体認識 ◥ トラッキング ⛊

    音声認識 ◥ キーワード認識 ◥ DoA ◥ 音源分離 ⛊ タッチ認識 ◥ 触られる・撫でられる ◥ 抱っこ ◥ 叩かれる ⛊ Navigation & SLAM ◥ 自律マッピング ◥ 自己位置推定 ◥ セーフティ
  5. アルゴリズム開発 精度 Precision Recall etc CPU負荷 メモリ容量 負荷が大きいほど、 • 他の機能に悪影響

    • バッテリが減る • 温度が上がる 反応速度 Reactivity(反応力)に 不可欠 汎用性 機体と環境にわたって性能が一 緒 保守性 パラメータの数、構造の複雑さ によって、デバッギングしやす さ、メンテナンスしやすさが変 わる 使用性 • 学習データが測りやすい構造 • 信号を足しやすい構造 • ビヘイビアを開発するのに意 味の有る形を出す 気を付けないといけないこと
  6. ⛊ アルゴリズム選択 ◥ 種類 ⁃ Hand-crafted rules ⁃ Traditional machine

    learning • Including sensor fusion (e.g. Kalman Filter) ⁃ Deep Learning アルゴリズム開発
  7. アルゴリズム開発 アルゴリズ ム種類 精度 (見込み) CPU負荷 反応速度 汎用性 保守性 使用性

    実装 スピード データ 要求 拡張性 (変数追加) Hand-craft ed rules ✕ • • ✕ • • ✕ • Traditiona l machine learning ▲ ▲ ▲ データ 次第 ▲ ▲ • ▲ Deep Learning • ✕ ✕ データ 次第 ✕ ✕ • ✕ ※ 相対的にだいたいこんな感じっていう比較 アルゴリズムの各種類のメリット・デメリット ただ、画像認識や音声認識は間違い なくDeep Learningがベスト 牛 刀 割 鶏 順
  8. ⛊ アルゴリズム選択 ◥ 学習パラダイム ⁃ Offline • 出荷前にモデルを固定する ⁃ Online

    • 出荷後に動的に学習していく ⁃ Hybrid アルゴリズム開発 ⁃ Supervised ⁃ Unsupervised
  9. アルゴリズム開発 ⛊ アルゴリズム実行環境 ◥ LOVOT ⁃ Main PC ⁃ Sub

    PC ◥ ネスト(エッジ) ◥ クラウドがあまり 利用できない ⁃ Reactivity↓ Image credit: GROOVE X, Inc.
  10. ⛊ LOVOTに特有なデータを収集する必要 ◥ 魚眼カメラの画像 ◥ 子供の音声 ◥ タッチと抱っこの信号 ◥ etc

    ⛊ 実験を設計してデータを収集する ⛊ もちろん、転移学習も可能な限り活用する データ収集
  11. ソフトウェア開発 ⛊ Version control ◥ Codeだけではない! ◥ Data, Annotations, Metadataも

    ⛊ Continuous integration ⛊ Tests ⛊ Documentation ⛊ Licensesを注意!
  12. サマリー ⛊ アルゴリズム開発 ◥ 「精度、CPU負荷、反応速度、汎用性、保守性、使用性」を重視しながら、最低限のアルゴ リズムで最高のパフォーマンスを追求 ⛊ ハードウェア評価 ◥ 妥当な信号を実現するために、

    HW開発を支える評価指標と評価ツールを開発 ⛊ データ収集 ◥ アルゴリズム学習のために、 LOVOTに特有なデータを収集 ⛊ インフラ構築 ◥ データ収集に必要なツールとプロセスを開発 ⛊ ソフトウェア開発 ◥ 製品にデプロイ可能な SWに必要なpracticesを重視 ⛊ コミュニケーション&プロジェクト管理 ◥ 多種多様なチームと他社と協働し、認識機能を開発