Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習をスモールスタートさせる方法 / small machine learning
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Yuichiro Someya
November 06, 2018
Programming
2.1k
3
Share
機械学習をスモールスタートさせる方法 / small machine learning
https://d3m.connpass.com/event/104858/
Yuichiro Someya
November 06, 2018
More Decks by Yuichiro Someya
See All by Yuichiro Someya
にんげんがさき 基盤はあと / Developers over ML platform
ayemos
0
15k
アットホームな分析基盤の作り方 / Homemade Machine Learning Toolkits
ayemos
1
1k
サービス開発、機械学習、クラウド / the trinity of machine learning
ayemos
0
3.6k
成長を止めない機械学習のやり方 / Don't stop 'til you get enough (data).
ayemos
15
5.3k
AWS で加速する機械学習 / Accelerate Machine Learning with AWS
ayemos
1
360
クックパッドの機械学習基盤 2018 / Machine Learning Platform at Cookpad ~ 2018 ~
ayemos
15
21k
PyTorchとCaffe2とONNXと深層学習モデルのデプロイについて
ayemos
1
3.1k
クックパッドにおけるAWS GPUインスタンスの利用事例 / Powering by AWS GPU Instances in Cookpad Inc
ayemos
0
450
How we use GPUs in Cookpad
ayemos
0
190
Other Decks in Programming
See All in Programming
サークル参加から学ぶ、小さな事業の回し方
yuzneri
0
190
RailsTokyo 2026#4: AI様があれば、 Hotwireの弱点は消えるか?
naofumi
2
340
AgentCore Optimizationを始めよう!
licux
3
240
GitHubCopilotCLIをはじめよう.pdf
htkym
0
330
Lightning-Fast Method Calls with Ruby 4.1 ZJIT / RubyKaigi 2026
k0kubun
3
3.1k
書籍「ユーザーストーリーマッピング」が私のバイブル
asumikam
4
490
継続的な負荷検証を目指して
pyama86
3
1.2k
要はバランスからの卒業 #yumemi_grow
kajitack
0
170
Back to the roots of date
jinroq
0
860
密結合なバックエンドから TypeScript のコードを生成する
kemuridama
0
150
AIを導入する前にやるべきこと
negima
2
360
Kubernetesを使わない環境にもCloud Nativeなデプロイを実現する / Enabling Cloud Native deployments without the complexity of Kubernetes
linyows
3
410
Featured
See All Featured
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
3k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
10
37k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
New Earth Scene 8
popppiees
3
2.2k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.1k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
250
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.9k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
BBQ
matthewcrist
89
10k
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
180
Transcript
ػցֶशΛεϞʔϧελʔτ ͤ͞Δํ๏ ΫοΫύουגࣜձࣾછ୩༔Ұ %BUB%SJWFO%FWFMPQFS.FFUVQ
ࣗݾհ છ୩༔Ұ<BZFNPT> ΫοΫύουגࣜձࣾ৽ଔೖࣾ ݚڀ։ൃ෦ΤϯδχΞ ػցֶशج൫ɺը૾ೝࣝܥͷݚڀ։ൃ
ΫοΫύουͱػցֶश ΫοΫύουݚڀ։ൃ෦ ݄ʹൃ ࢲ͕ଐ͞Εͨͷಉ࣌ظ ໊࣌ͷϝϯόʔ
݄ݱࡏࠃʹ໊ ւ֎ʹ໊ ʰສͷϨγϐσʔλΛ׆༻͠ɺϢʔβʔʹՁΛಧ͚Δʱ
ࠓͷτϐοΫ ػցֶश ओʹਂֶश Λ εϞʔϧελʔτͤ͞Δํ๏ ͳͥεϞʔϧελʔτ͕ඞཁ͔ Ͳ͏Δͷ͔
ࠓͷτϐοΫ ٕज़ʗέʔεελσΟগͳΊɺ ίϯηϓτଟΊͷʹͳΓ·͢ աڈʹٕͨ͠ज़తͳͪ͜Β IUUQTTQFBLFSEFDLDPNBZFNPT
ਂֶशͱεϞʔϧελʔτ
ਂֶशͱεϞʔϧελʔτ 4NBMMTUBSU εϞʔϧελʔτ 4UBSUTNBMM
lUIJOLJOHCJH TUBSUJOHTNBMM BOETDBMJOHGBTUz IUUQTKJNDBSSPMMDPNJOOPWBUJPOUIJOLCJHTUBSUTNBMMTDBMFGBTU
5IJOLCJHJEFOUJGZUIFMPOHUFSNUSBOTGPSNBUJWFUSFOET JODMVEJOHTJHOJpDBOUJOEVTUSZDIBOHF CVTJOFTTNPEFM EJTSVQUJPO ྫ͑ɺʮσΟʔϓϥʔχϯάΛ͍ͬͯ͘ʯͱܾΊΔ
4UBSUTNBMM1JDLBOVNCFSPGTNBMM FYQFSJFOUJBM PSJFOUBUFEQSPKFDUTUPCFHJO5IJTXJMMHJWFZPVCFUUFS EFQUIPGJOTJHIU ͍ͬͯͨ͘Ίʹখ͍͞ϓϩδΣΫτΛ͜ͳ͠ɺֶͿ
4DBMFGBTU%FUFSNJOFXIJDIBSFBTOFFEUPCFUBDLMFE pSTUJOUFSNTPGNPWJOHGPSXBSE%FWFMPQUIFBCJMJUZUP UBLFZPVSbQSPUPUZQJOH`PGTLJMMTFOIBODFNFOUGSPNUIF TNBMMTDBMFQSPKFDUTJOUPGVMMqFEHFEPQFSBUJPOT ༗ͳϓϩδΣΫτΛબͼɺຊ֨తʹՔಇͤ͞Δ
5IJOLCJH ྫ͑ ʮਂֶशΛ͍ͬͯ͘ʯͱܾΊΔ 4UBSUTNBMMখ͍͞ϓϩδΣΫτ ࣮ݧ Λ͜ͳ͠ɺֶͿ 4DBMFGBTU༗ͳϓϩδΣΫτΛຊ֨తʹՔಇͤ͞Δ
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM 4UBSUTNBMMখ͍͞ϓϩδΣΫτΛ͜ͳ͠ɺֶͿ ਂֶशͱ4UBSUTNBMMͷ૬ੑ͕͍͍ͱࢥΘͤΔ ৽ٕज़Ͱ͋ΓɺԿ͕ͲΕ͘Β͍Ͱ͖Δͷ͔प͞Ε͍ͯͳ͍ ෦తࢼߦࡨޡ͕ඞཁ
લྫͳ͍ͷͰɺޭ ྫϢʔβʔͷՁʹܨ͕Δ ͢Δͷ͔͔Βͳ͍ ֎෦తʏ ٕज़ελοΫͱͯ͠ݟͯૣख़Ͱ͋Δ ӡ༻ͷٕज़తशख़͕ඞཁ
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM ҰํͰɺ4UBSUTNBMM͕Γʹͦ͘͏ͳҰ໘͋Δ େྔͷσʔλͱܭࢉث͕ඞཁ ӡ༻ίετ͕ߴ͍ ࠾༻େมͦ͏
IUUQTBJHPPHMFSFTFBSDIQVCTQVC
ਂֶशͱ4UBSUTNBMM ҰํͰɺ4UBSUTNBMM͕Γʹͦ͘͏ͳҰ໘͋Δ େྔͷσʔλͱܭࢉث͕ඞཁ ӡ༻ίετ͕ߴ͍ ࠾༻େมͦ͏
IUUQTBJHPPHMFSFTFBSDIQVCTQVC .-0QTͰ ͕ ղܾͰ͖ͦ͏ͳ
ͱ͜ΖͰ.-0QTͱ ڪΒ͘%FW0QTಉ༷͕ͩ ·ͩఆٛෆ໌ྎ ֶशΞϧΰϦζϜҎ֎ʁ %FW0QTͷ.-൛ʁ ػցֶश͕ɺιϑτΣΞ։ൃࣄۀʹ͓͍ͯՁΛੜΈग़͢͜ͱͷͰ͖Δ
ٕज़ελοΫͰ͋Γଓ͚ΔͨΊʹඞཁͳٕज़ ʰӡ༻ίετͷݮʱ͚͕ͩతͰͳ͍ ྫਂֶशΛεϞʔϧελʔτͤ͞Δҝͷ.-0QT
͜͜·Ͱ·ͱΊ ਂֶशΛεϞʔϧελʔτ͍ͤͨ͞ ͦͷͨΊʹ.-0QTͷϓϥΫςΟεΛ׆͔ͤͦ͏
εϞʔϧελʔτͷͨΊͷ.-0QT ΫοΫύουͷ߹
ܭࢉثڥ ݄ͷ ݚڀ։ൃ෦һਓ དྷि͔ΒΠϯλʔϯΛਓड͚ೖΕ "84ຊ൪ΞΧϯτʹྑͷ(16Πϯελϯε HYMBSHF ͕
৽ن࡞ͷʹίϛϡχέʔγϣϯ͕ൃੜ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτΛൃߦ͠ɺӡ༻ͷੵۃతͳԽ
ܭࢉثڥ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτͷΠϯϑϥΛίʔυཧ ຊ൪ΞΧϯτͷϓϥΫςΟε %FW0QT ʹ฿͏ $IBU#PUΛ௨ͯ͠(16ΠϯελϯεΛ্ཱͪ͛ΔΈΛ࣮
Πϯελϯεͷ࡞ɺٳΠϯελϯεͷࣗಈఀࢭΛඋ ࣮࣭ (16Πϯελϯεݐͯ์Λ࣮ݱ ͍ͭͰ࣮ݧεϞʔϧελʔτ
ܭࢉثڥ ݚڀ։ൃ༻ΞΧϯτͷΠϯϑϥΛίʔυཧ ຊ൪ΞΧϯτͷϓϥΫςΟε %FW0QT ʹ฿͏ $IBU#PUΛ௨ͯ͠(16ΠϯελϯεΛ্ཱͪ͛ΔΈΛ࣮
Πϯελϯεͷ࡞ɺٳΠϯελϯεͷࣗಈఀࢭΛඋ ࣮࣭ (16Πϯελϯεݐͯ์Λ࣮ݱ ͍ͭͰ࣮ݧεϞʔϧελʔτ .-0QT
ػցֶशج൫ͱ4UBSUTNBMM ػցֶशج൫·ͨ৽͍͠ྖҬ4UBSUTNBMM͕ඞཁ ඞཁͳͷج൫ٕज़ͷεϞʔϧͳࢼߦࡨޡ ྫ͑ج൫୲Λ3%ʹஔͯ͠ΈΔ LVCFqPXͳͲͷϓϥοτϑΥʔϜ৫γνϡΤʔγϣϯ ͱͷ૬ੑ͕͋Δ
ՄೳͰ͋Ε ੵۃతʹࢼ͢ɺͬͯΈΔͱΑͦ͞͏
༨ஊʙݕࡧγεςϜʹֶͿʙ ʮσʔλͷྲྀΕ͕͋ΓɺγεςϜ͕σʔλͱڞʹ͢ΔΑ͏ͳγ εςϜʯͱ͍͑ʁ ݕࡧγεςϜͷӡ༻ϓϥΫςΟε͔Β ֶͿ͜ͱଟͦ͏ ΠϯσοΫεͷߏஙɺࣙॻσʔλͷཧ IUUQTXXXBNB[PODPKQ#VJMEJOH*OUFMMJHFOU4ZTUFNT-FBSOJOH&OHJOFFSJOHFCPPLEQ##82)3
·ͱΊ ਂֶशεϞʔϧελʔτ͍ͤͨ͞ ৽͍ٕ͠ज़ͷՄೳੑ ͱ੍ Λ࡞Γͳ͕ΒֶͿ εϞʔϧελʔτ .-0QTͷదͳར༻εϞʔϧελʔτΛॿ͚Δ