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
サービス開発、機械学習、クラウド / the trinity of machine learning
Search
Yuichiro Someya
May 11, 2018
Programming
3.6k
0
Share
サービス開発、機械学習、クラウド / the trinity of machine learning
Qiita × Microsoft 共催MeetUp
https://connpass.com/event/86280/
Yuichiro Someya
May 11, 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
機械学習をスモールスタートさせる方法 / small machine learning
ayemos
3
2.1k
アットホームな分析基盤の作り方 / Homemade Machine Learning Toolkits
ayemos
1
1k
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
200
Other Decks in Programming
See All in Programming
Signal Forms: Beyond the Basics @ngBaguette 2026 in Paris
manfredsteyer
PRO
0
220
ユニットテストの先へ:テスト技法で要求・仕様を整理するJava開発実践 / Beyond_Unit_Testing_Practical_Java_Development_Techniques_for_Organizing_Requirements_and_Specifications
shimashima35
0
340
Stage 3 Decorators でできること / できないこと / TSKaigi 2026
susisu
1
1.5k
キャリア迷子上等 ─ "ない道"は自分で作ればいい
16bitidol
2
240
肥大化するレガシーコードに立ち向かうためのインターフェース分離と依存の逆転 / JJUG CCC 2026 Spring
hirokunimaeta
0
480
oxlintはeslint/typescript-eslintを置き換えられるのか
shomafujita
2
310
IBM Bobを活用したレガシーアプリの最新化
oniak3ibm
PRO
1
160
AIエージェントと協働するCLI開発 — BunとOpenClawで学んだこと
yoshikouki
1
230
技術記事、AIに書かせるか、自分で書くか? 〜それでも私が自分の手で書く理由〜 / #QiitaConference
jnchito
2
1.3k
Datadog × OpenTelemetry 入門と実践のあいだ
kn_to_maxpno
1
140
AI 時代のソフトウェア設計の学び方
masuda220
PRO
29
12k
並列実装の現場、2ヶ月間実務でAIを使い倒したAIもPCも私も限界が近い
ming_ayami
0
100
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
440
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
220
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
670
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
1
380
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Transcript
αʔϏε։ൃɺػցֶशɺΫϥυ !2JJUBº.JDSPTPGUڞ࠵.FFU6Q
ࣗݾհ છ୩༔Ұ<:VJDIJSP4PNFZB> ౦ژۀେֶେֶӃܭࢉֶम࢜ ΫοΫύουגࣜձࣾݚڀ։ൃ෦ ϦαʔνΤϯδχΞ݄d ػցֶशج൫ͷඋɺϨγϐσʔλͷੳ
UXJUUFSDPN!BZFNPT@Z HJUIVCDPNBZFNPT XXXBZFNPTNF TQFBLFSEFDLDPNBZFNPT
None
ʰιϑτΣΞΛ༻͍ͨαʔϏε։ൃͱ͍͏ ଟ݁ߏ ۙͳ ݱ͔Βػցֶशͱ͍͏ٕज़ΛݟͭΊɺ͖߹͍ํΛߟ͑Δճʱ ओͳର ػցֶशΛͬͯސ٬ʹՁΛಧ͚͍ͨਓ
?Έ͍ͨͳਓ͕ճΓʹ͍Δਓ
࣍ ͍ΖΜͳػցֶश αʔϏε։ൃͱػցֶश Ϋϥυͱ͍͏બࢶ ਓೳϒʔϜͱݬ໓ظ
࣍ ͍ΖΜͳػցֶश αʔϏε։ൃͱػցֶश Ϋϥυͱ͍͏બࢶ ਓೳϒʔϜͱݬ໓ظ
͍ΖΜͳػցֶश ػցֶशҰൃউෛͷιϦϡʔγϣϯʗ։ൃ ྫࣗಈӡసɺݕࡧ༁ ٕज़తഉଞੑͷཁҼͱͯ͠ͷػցֶश େنͳࣗಈԽʹΑΔܻഒͷվળنɺͱ͔ͦ͏͍͏ͭ
͋·ΓۙͰͳ͍
͍ΖΜͳػցֶश ػցֶशΛར༻ͨ͠αʔϏεͷ։ൃʗվળ ྫهࣄͷࣗಈྨϨίϝϯσʔγϣϯ ࣗࣾαʔϏεͰ ͪ͜ΒϒʔϜʹݗҾ͞ΕΔܗͰനԽ͍ͯ͠Δ
ਓೳػցֶशαʔϏε։ൃͱʁ ׂͬͪ͜ͱۙɻࠓ͜͜ͷΛ͠·͢ɻ
࣍ ͍ΖΜͳػցֶश αʔϏε։ൃͱػցֶश Ϋϥυͱ͍͏બࢶ ਓೳϒʔϜͱݬ໓ظ
αʔϏε։ൃͱػցֶश ιϑτΣΞ αʔϏε։ൃͰػցֶशΛ͍͍ͨͱ͍͏ χʔζ͕૿͍͑ͯΔ ਓೳϒʔϜʹґΔͱ͜Ζ͕େ͖͍ ଟ
ʰػցֶशΛ͏ʱͱʁ
ʰػցֶशΛ͏ʱͱ ػցֶशʹΑΔαʔϏεՁͷग़ʗ্ ྫهࣄͷࣗಈྨϨίϝϯσʔγϣϯ ࣗࣾαʔϏεͰ ͜ΕΛɺαʔϏε։ൃͱಉ͡ඨͰΖ͏ͱ͍͏
ۃΛݴ͑ʰϘλϯͷ৭ʗେ͖͞Λม͑Δʱͷͱಉ͡ ։ൃϓϩηεɺ։ൃίετɺٕज़తෛ࠴ɺʑ͕ొ
ʰػցֶशΛ͏ʱͱ ػցֶशʹΑΔαʔϏεՁͷग़ʗ্ ྫهࣄͷࣗಈྨϨίϝϯσʔγϣϯ ࣗࣾαʔϏεͰ ͜ΕΛɺαʔϏε։ൃͱಉ͡ඨͰΖ͏ͱ͍͏
ۃΛݴ͑ʰϘλϯͷ৭ʗେ͖͞Λม͑Δʱͷͱಉ͡ ։ൃϓϩηεɺ։ൃίετɺٕज़తෛ࠴ɺʑ͕ొ
ਗ਼͘ਖ਼͘͠ػցֶशΛ͏ͨΊʹ ։ൃʹ͔͔ΔظؒͱίετʁಘΒΕΔՁʁ ແɺϒʔϜΛ౿·͑ͯଟΊʹࢿΛ͢Δͷͭͷબࢶ αʔϏεͷվળεϐʔυʹ͍ͭͯདྷΕΔʁ དྷΕͳ͍ͱͨ͠ΒͲΕ͘Β͍Ϊϟοϓ͕͋Δʁ ӡ༻ίετͲΕ͘Β͍ʁ
ਗ਼͘ਖ਼͘͠ػցֶशΛ͏ͨΊʹ ։ൃʹ͔͔ΔظؒͱίετʁಘΒΕΔՁʁ ແɺϒʔϜΛ౿·͑ͯଟΊʹࢿΛ͢Δͷͭͷબࢶ αʔϏεͷվળεϐʔυʹ͍ͭͯདྷΕΔʁ དྷΕͳ͍ͱͨ͠ΒͲΕ͘Β͍Ϊϟοϓ͕͋Δʁ ӡ༻ίετͲΕ͘Β͍ʁ
ʰਫ਼ʱͱʰՁʱ ࢀߟIUUQTXXXTMJEFTIBSFOFU5PLPSPUFO/BLBZBNBTT αʔϏεͷՁ' ػցֶशϞσϧͷਫ਼ ͱͨ࣌͠ɺ 'ͲͷΑ͏ͳܗ͔ʁ ͦΕΛ౿·͑ͯͲͷΑ͏ͳظΛઃఆ͢Δ͔
ग़དྷΕαʔϏεͷاըʗઃܭΛ͢Δ࣌ʹ͜ΕΛݕ౼͖͢ αʔϏεͷվળϓϩηεʹػցֶशϞσϧ͕ר͖ࠐ·ΕΔ
ʰਫ਼ʱͱʰՁʱ ࢀߟIUUQTXXXTMJEFTIBSFOFU5PLPSPUFO/BLBZBNBTT αʔϏεͷՁ' ػցֶशϞσϧͷਫ਼ ͱͨ࣌͠ɺ 'ͲͷΑ͏ͳܗ͔ʁ ͦΕΛ౿·͑ͯͲͷΑ͏ͳظΛઃఆ͢Δ͔
ग़དྷΕαʔϏεͷاըʗઃܭΛ͢Δ࣌ʹ͜ΕΛݕ౼͖͢ αʔϏεͷվળϓϩηεʹػցֶशϞσϧ͕ר͖ࠐ·ΕΔ
ਗ਼͘ਖ਼͘͠ػցֶशΛ͏ͨΊʹ ։ൃʹ͔͔ΔظؒͱίετʁಘΒΕΔՁʁ ແɺϒʔϜΛ౿·͑ͯଟΊʹࢿΛ͢Δͷͭͷબࢶ αʔϏεͷվળεϐʔυʹ͍ͭͯདྷΕΔʁ དྷΕͳ͍ͱͨ͠ΒͲΕ͘Β͍Ϊϟοϓ͕͋Δʁ ӡ༻ίετͲΕ͘Β͍ʁ
ػցֶशͷվળϓϩηε ྫهࣄͷࣗಈྨ ࣗಈهࣄྨثͷΧςΰϦʹ ʰಈʱΛͯ͠Έ͍ͨ σʔλऩूͱੳɺϞσϧͷֶश ͋Δ͔Βिؒ͘Β͍͔͔Δͳ Ϛδ͔
ػցֶशͷվળϓϩηε ྫهࣄͷࣗಈྨ ࣗಈهࣄྨثͷΧςΰϦʹ ʰಈʱΛͯ͠Έ͍ͨ σʔλऩूͱੳɺϞσϧͷֶश ͋Δ͔Βिؒ͘Β͍͔͔Δͳ Ϛδ͔
ػցֶशͷվળϓϩηε ྫهࣄͷࣗಈྨ ࣗಈهࣄྨثͷΧςΰϦʹ ʰಈʱΛͯ͠Έ͍ͨ σʔλऩूͱੳɺϞσϧͷֶश ͋Δ͔Βिؒ͘Β͍͔͔Δͳ Ϛδ͔ αʔϏε։ൃͱϞσϧ։ൃͷ εϐʔυײʹΪϟοϓ͕͋Δ
ௗͷը૾ྨʹ͔͔Βͳ͍͕ʜ
ػցֶशͷվળϓϩηε αʔϏεͷՁ' ػցֶशϞσϧͷਫ਼ αʔϏεʗϞσϧͷվળεϐʔυʹΪϟοϓ͕͋Δ αʔϏε։ൃʹ͓͍ͯհͳίϯϙʔωϯτʹͳΓͭͭ͋Δ
ࣅͨલྫͱͯ͠ݕࡧΤϯδϯͱ͔ʁ
ਗ਼͘ਖ਼͘͠ػցֶशΛ͏ͨΊʹ ։ൃʹ͔͔ΔظؒͱίετʁಘΒΕΔՁʁ ແɺϒʔϜΛ౿·͑ͯଟΊʹࢿΛ͢Δͷͭͷબࢶ αʔϏεͷվળεϐʔυʹ͍ͭͯདྷΕΔʁ དྷΕͳ͍ͱͨ͠ΒͲΕ͘Β͍Ϊϟοϓ͕͋Δʁ ӡ༻ίετͲΕ͘Β͍ʁ
ػցֶशͱӡ༻ίετ ʰػցֶशٕज़తෛ࠴ͷߴརି͠ ҙ༁ ʱ IUUQTSFTFBSDIHPPHMFDPNQVCTQVCIUNM σʔλͷऩूʗੳʗཧ ϞσϧͷσϓϩΠͱϞχλϦϯά
͜͜·Ͱ αʔϏε։ൃͷݱͰػցֶशΛͬͯՁΛੜΈग़͍ͨ͠ ಘΒΕΔՁ' Ϟσϧͷਫ਼ Λྫྷ੩ʹݟͭΊΔ͖ αʔϏε։ൃͷεϐʔυײͷ͔ͤʹͳΒͳ͍Α͏ʹҙ
Ҏ্ ӡ༻ίετΛ౿·͑ͯɺຊʹΔ͖͔ߟ͑Δ
͜͜·Ͱ αʔϏε։ൃͷݱͰػցֶशΛͬͯՁΛੜΈग़͍ͨ͠ ಘΒΕΔՁ' Ϟσϧͷਫ਼ Λྫྷ੩ʹݟͭΊΔ͖ αʔϏε։ൃͷεϐʔυײͷ͔ͤʹͳΒͳ͍Α͏ʹҙ
Ҏ্ ӡ༻ίετΛ౿·͑ͯɺຊʹΔ͖͔ߟ͑Δ ωΨςΟϒ
ػցֶशͱαʔϏεͷվળϓϩηε Ͳ͏͢Εʁ εϐʔυʹΪϟοϓ͕͋Δͱ͍͏ೝࣝ߹Θͤ ϓϩηεͷݟ͠ ͳΔ͘ૣ͘͢Δ ྫػցֶशֶ
ػցֶशֶ ػցֶशʹؔ͢Δ։ൃϓϩηεͷվળ ػցֶशֶݚڀձͱ͍͏ͷग़དྷͨΈ͍ͨ IUUQTTJUFTHPPHMFDPNWJFXTJHNMTF ՝ҙࣝߴ·͍ͬͯΔ
ػցֶशͷӡ༻ίετ Ͳ͏͢Εʁ ӡ༻ίετΛ౿·͑ͯऔΓΉ͖͔ܾΊΔ ແɺϒʔϜΛ౿·͑ͯଟΊʹࢿΛSZ ػցֶशϓϥοτϑΥʔϜͱ͍͏બࢶ
࣍ ͍ΖΜͳػցֶश αʔϏε։ൃͱػցֶश Ϋϥυͱ͍͏બࢶ ਓೳϒʔϜͱݬ໓ظ
ػցֶशϓϥοτϑΥʔϜ ֤छΫϥυϓϥοτϑΥʔϜͷػցֶशαϙʔτ͕നԽͯ͠Δ "NB[PO4BHF.BLFS "[VSF.BDIJOF-FBSOJOH4UVEJP (PPHMF$MPVE.BDIJOF-FBSOJOH&OHJOFʑ
લड़ͨ͠Α͏ͳҙ͕ࣝߴ·͍ͬͯΔʁ
ػցֶशͱΫϥυ .-BB4ɺػցֶशϓϥοτϑΥʔϜͱ͍͏બࢶ͕͋Δ ৽͍͠ͳͷͰ༻ޠ͕৭ʑ ʰ࣮ݧ͔Βຊ൪ӡ༻·Ͱɺ౷߹తͳڥͰػցֶश͢Δʱ
ػցֶशͱΫϥυ .-BB4ɺػցֶशϓϥοτϑΥʔϜͱ͍͏બࢶ͕͋Δ ৽͍͠ͳͷͰ༻ޠ͕৭ʑ ʰ࣮ݧ͔Βຊ൪ӡ༻·Ͱɺ౷߹తͳڥͰػցֶश͢Δʱ σʔλऩूσʔλੳϞσϧߏஙֶशσϓϩΠ ͦΕͧΕͷ࣮ߦͱཧ
֤छσʔλܥαʔϏεͱͷ౷߹ σʔλऩू ੳ άϥϑΟΧϧͳύΠϓϥΠϯߏங Ϟσϧߏங ֶश
࣮ݧ݁ՌͷαʔϏεԽ σϓϩΠ ྫ"[VSF.BDIJOF-FBSOJOH4UVEJP
ػցֶशͱΫϥυ ̋ڞ௨ج൫ԽʹΑͬͯӡ༻ίετ͕ݮग़དྷΔ ̋ج൫্ʹߏங͞ΕΔߴڃͳػೳͷԸܙ͕ड͚ΒΕΔ "#ςετɺਫ਼ϞχλϦϯά ଟɺকདྷతʹɺ
˚طଘϦιʔεͱͷ౷߹ίετ ػցֶशʹݶΒͳ͍ͳͷͰࠓճεϧʔ ˚(FOFSJDBOE&YUFOTJWFͱ͍͏ཁ݅
5'9"5FOTPS'MPX#BTFE1SPEVDUJPO4DBMF.BDIJOF-FBSOJOH1MBUGPSN ΑΓ l5IFNBDIJOFMFBSOJOHQMBUGPSNNVTUCFHFOFSJD FOPVHIUPIBOEMFUIFNPTUDPNNPOTFUPGMFBSOJOH UBTLTBTXFMMBTCFFYUFOTJCMFUPTVQQPSUPOFP⒎ BUZQJDBMVTFDBTFTz IUUQTEMBDNPSHDJUBUJPODGN JE ҙ༁ .-BB4แׅత͔֦ͭுՄೳͰ͋Δ͖
(FOFSJDBOE&YUFOTJWF ʰ࣮ݧ͔Βຊ൪ӡ༻·Ͱɺ౷߹తͳڥͰػցֶशʱ ͠Α͏ͱ͍ͯ͠Δ (FOFSJDͳΔ͘ଟ͘ͷϢʔεέʔεʹ ಁաతʹ ରԠ͍ͨ͠ ྑ͍நԽͱ"1*֦ॆͷؤுΓ
&YUFOTJWFྫ֎తͳέʔεʹରͯ͠ গͳ͍࿑ྗͰ ରԠ͍ͨ͠ ҙͷίʔυΛࠩ͠ࠐΊΔॴΛ༻ҙ͢Δɺͱ͔ʜ
(FOFSJDBOE&YUFOTJWF ʰ࣮ݧ͔Βຊ൪ӡ༻·Ͱɺ౷߹తͳڥͰػցֶशʱ ͠Α͏ͱ͍ͯ͠Δ (FOFSJDͳΔ͘ଟ͘ͷϢʔεέʔεʹ ಁաతʹ ରԠ͍ͨ͠ ྑ͍நԽͱ"1*֦ॆͷؤுΓ
&YUFOTJWFྫ֎తͳέʔεʹରͯ͠ গͳ͍࿑ྗͰ ରԠ͍ͨ͠ ҙͷίʔυΛࠩ͠ࠐΊΔॴΛ༻ҙ͢Δɺͱ͔ʜ ࣮αʔϏεͰͷӡ༻࣮ϓϥοτϑΥʔϜख़ ͕͞ΕΔͱ͜Ζ
(FOFSJDBOE&YUFOTJWF ʰ࣮ݧ͔Βຊ൪ӡ༻·Ͱɺ౷߹తͳڥͰػցֶशʱ ͠Α͏ͱ͍ͯ͠Δ (FOFSJDͳΔ͘ଟ͘ͷϢʔεέʔεʹ ಁաతʹ ରԠ͍ͨ͠ ྑ͍நԽͱ"1*֦ॆͷؤுΓ
&YUFOTJWFྫ֎తͳέʔεʹରͯ͠ গͳ͍࿑ྗͰ ରԠ͍ͨ͠ ҙͷίʔυΛࠩ͠ࠐΊΔॴΛ༻ҙ͢Δɺͱ͔ʜ ݱͱͯ͠ ͬͯΈΔࣄྫΛ࡞Δࣄ͔Β࢝ΊΑ͏
͜͜·Ͱ·ͱΊ
࣍ ͍ΖΜͳػցֶश αʔϏε։ൃͱػցֶश Ϋϥυͱ͍͏બࢶ ਓೳϒʔϜͱݬ໓ظ
ਓೳϒʔϜ ʰୈ࣍ਓೳϒʔϜʱ ͷౙ͔͍ͬͯΔʁ
IUUQXXXHBSUOFSDPKQQSFTTIUNMQSIUNM
IUUQXXXHBSUOFSDPKQQSFTTIUNMQSIUNM
ਓೳϒʔϜ ਓೳ࣮ݱͷखஈͷ̍ͭͱͯ͠ͷػցֶशʹ͕ू·Δ ΛΘͳ͍ػցֶशͷԠ༻ʹର͢Δظ͕͍͢͝ ιϑτΣΞ։ൃͷݱͰۙʹ؍ଌͰ͖Δͷ?͜ΕͷҰ෦ ྫʮػցֶशͰͳΜͱ͔͢Δʯ
ਓೳϒʔϜ ਓೳ࣮ݱͷखஈͷ̍ͭͱͯ͠ͷػցֶशʹ͕ू·Δ ΛΘͳ͍ػցֶशͷԠ༻ʹର͢Δظ͕͍͢͝ ιϑτΣΞ։ൃͷݱͰۙʹ؍ଌͰ͖Δͷ?͜ΕͷҰ෦ ྫʮػցֶशͰͳΜͱ͔͢Δʯ ظͱݱঢ়ͷΪϟοϓݬ໓ͷҼࢠ
ਓೳϒʔϜ Ͳ͏͢Εʁ ਖ਼͘͠ظ͢Δ ͪ͜Β͋·ΓίϯτϩʔϧͰ͖ͳ͍ʜ ظʹԠ͑ΔҝʹؤுΔ ࠓͨ͠ͱ͔
·ͱΊ ػցֶश͕Γ্͕͍ͬͯΔ αʔϏε։ൃͱ͍͏จ຺Ͱ Α͍͖߹͍ํΛࡧ͍͖͍ͯͨ͠ ӡ༻ίετɺਫ਼ͱՁͷ͕ؔॏཁͳΧΪ
·ͱΊ ػցֶश͕Γ্͕͍ͬͯΔ αʔϏε։ൃͱ͍͏จ຺Ͱ Α͍͖߹͍ํΛࡧ͍͖͍ͯͨ͠ ӡ༻ίετɺਫ਼ͱՁͷ͕ؔॏཁͳΧΪ
ͦΕͦΕͱͯ͠ σΟʔϓϥʔχϯάͷՄೳੑੌ͍ ͱࢥ͏ ͷͰɺಓʹ͍ͬͯ͘
͓ΘΓ