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
Yuichiro Someya
November 06, 2018
Programming
3
2k
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
Tweet
Share
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
14k
アットホームな分析基盤の作り方 / Homemade Machine Learning Toolkits
ayemos
1
980
サービス開発、機械学習、クラウド / the trinity of machine learning
ayemos
0
3.5k
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
5.2k
AWS で加速する機械学習 / Accelerate Machine Learning with AWS
ayemos
1
320
クックパッドの機械学習基盤 2018 / Machine Learning Platform at Cookpad ~ 2018 ~
ayemos
15
20k
PyTorchとCaffe2とONNXと深層学習モデルのデプロイについて
ayemos
1
3k
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
420
How we use GPUs in Cookpad
ayemos
0
150
Other Decks in Programming
See All in Programming
CDK引数設計道場100本ノック
badmintoncryer
2
520
NPOでのDevinの活用
codeforeveryone
0
920
Yes, You Can Work on Rails & any other Gem
kaspth
0
110
Workers を定期実行する方法は一つじゃない
rokuosan
0
120
テスターからテストエンジニアへ ~新米テストエンジニアが歩んだ9ヶ月振り返り~
non0113
2
230
「App Intent」よくわからんけどすごい!
rinngo0302
1
120
初学者でも今すぐできる、Claude Codeの生産性を10倍上げるTips
s4yuba
16
13k
おやつのお供はお決まりですか?@WWDC25 Recap -Japan-\(region).swift
shingangan
0
150
構造化・自動化・ガードレール - Vibe Coding実践記 -
tonegawa07
0
120
階層化自動テストで開発に機動力を
ickx
1
380
20250708_JAWS_opscdk
takuyay0ne
2
140
SQLアンチパターン第2版 データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策 / Intro to SQL Antipatterns 2nd
twada
PRO
26
7.6k
Featured
See All Featured
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
Faster Mobile Websites
deanohume
308
31k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.2k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.9k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.6k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
The Language of Interfaces
destraynor
158
25k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.8k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.6k
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