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
にゃーんとわんわん
Search
Doarakko
December 11, 2020
Programming
1.2k
0
Share
にゃーんとわんわん
Doarakko
December 11, 2020
More Decks by Doarakko
See All by Doarakko
Cloudflare Workers で X(Twitter)のボットを作ってみた
doarakko
0
310
Vercel Edge Functions を使って作る画像メーカー
doarakko
0
86
JOIN して1ヶ月のエンジニアに聞いた Liiga の良いところ 3 選
doarakko
0
86
わんわおーん
doarakko
0
72
職場を明るくする
doarakko
0
330
コードレビューの時間を削減しました
doarakko
0
100
仕事中に隠れてテレビ番組表を見るぞ
doarakko
0
210
GitHub Project の運用を自動化しました
doarakko
0
120
GitHub Actions に入門しました
doarakko
0
1.4k
Other Decks in Programming
See All in Programming
PHPでローカル環境用のSSL/TLS証明書を発行することはできるのか? #phpconkagawa
akase244
0
250
Spec-Driven Development with AI Agents (Workshop, May 2026)
antonarhipov
2
200
AIエージェントで業務改善してみた
taku271
0
550
Back to the roots of date
jinroq
0
600
Lightning-Fast Method Calls with Ruby 4.1 ZJIT / RubyKaigi 2026
k0kubun
3
2k
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyKaigi 2026, Hakodate, Japan
marcoroth
0
550
PHP で mp3 プレイヤーを実装しよう
m3m0r7
PRO
0
290
ハーネスエンジニアリングにどう向き合うか 〜ルールファイルを超えて開発プロセスを設計する〜 / How to approach harness engineering
rkaga
24
16k
実用!Hono RPC2026
yodaka
2
280
セグメントとターゲットを意識するプロポーザルの書き方 〜採択の鍵は、誰に刺すかを見極めるマーケティング戦略にある〜
m3m0r7
PRO
0
710
GNU Makeの使い方 / How to use GNU Make
kaityo256
PRO
16
5.6k
AI時代のPhpStorm最新事情 #phpcon_odawara
yusuke
0
240
Featured
See All Featured
Building an army of robots
kneath
306
46k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
100
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.8k
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
390
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
17k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.1k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
340
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.9k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
0
290
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.3k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
380
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Transcript
にゃーんとわんわん @Doarakko
・2019年12月入社(2社目) ・エンジニア歴1.5年 - 仕事: Go, PHP - 趣味: Python, C++
・AtCoder 緑 ・海外サッカーをよく見ます 自己紹介 2
3
4
Slackbot を使ってます 5 ・Slack 標準搭載のボット ・誰でも簡単に使える ・改行で区切るとランダムで返る ・画像 URL は展開される
手動追加面倒くさい & 文字数制限あり 6
Bot 作りました 7 ⚽ GitHub: https://github.com/Doarakko/iyashi
Heroku 全体の構成と流れ:画像投稿 8 bot ML model postgres ① ② ③
④ ⑤
Heroku 全体の構成と流れ:にゃーん 9 bot ML model postgres ① ② ③
④ にゃーん
使用したもの Slack Bot ・Heroku:Bot を動かしている場所 ・slackbot:Python で簡単に Slack Bot を作成するためのライブラリ
動物の画像認識モデル ・PyTorch:機械学習のライブラリ ・flickr API:動物画像の収集 ・Google Colab:モデル作成の作業場所 10
・超簡単に Slack Bot を作れる ・特定のメッセージに対して、送信・返信・絵文字をつけられる Python のライブラリ slackbot 11 https://github.com/lins05/slackbot
1. データ収集 2. 画像のノイズ除去 3. 前処理 4. 転移学習 5. モデル評価
モデル作成手順 12
flickr API を使って各動物 600 枚の画像を収集(合計 3,000 枚) モデル作成手順(1 / 5):データ収集
13 flickr: 写真共有サイト
モデル作成手順(2 / 5):画像のノイズ除去 14 今回はサボりました
モデル作成手順(3 / 5):前処理 15 今回行ったもの ・画像サイズをあわせる ・正規化 よく行うもの ・ 写真から顔を切り取る(for
顔認識モデル) ・オリジナルを回転した画像を生成(水増し) ・位置の補正
モデル作成手順(4 / 5):転移学習 16 過学習:模擬試験は 90 点だったけど本番は 30 点 ・学習済みモデルのパラメータをそのまま使用
・最終層以外のパラメータを学習させないため過学習を抑えられる ・クラス数にあわせて最終層を変更 https://www.youtube.com/watch?v=yv0SzIvIhGk
モデル作成手順(4 / 5):転移学習 17 ・ImageNet で学習させた ResNet-18 を使用 ・ResNet は最大
152 層(今回は一番小さいものを使用) PyTorch から簡単に学習済みのモデルを使えます https://www.researchgate.net/figure/Proposed-Mod ified-ResNet-18-architecture-for-Bangla-HCR-In-th e-diagram-conv-stands-for_fig1_323063171
モデル作成手順(5 / 5):モデル評価 18 ・合計 3,000 枚の画像をランダムに分ける(各クラスごとの画像枚数は均等に) - 学習用:2,000 枚
- バリデーション用:500 枚 - テスト用:500 枚 テスト用のデータに対して Accuracy 0.9820 各データは必ず独立させる(例:学習用とテスト用で同じデータを使わない)
1. データ収集 2. 画像のノイズ除去 3. 前処理 4. 転移学習 5. モデル評価
モデル作成手順(再掲) 19
ルールベース 1:80 % (仮) ・「ネコ」がほとんど(弊社)なので全て「ネコ」として判定 ルールベース 2:90 % (仮) ・A
さんは「イヌ」を飼っている → A さんから投稿された画像は全て「イヌ」として判定 ・B さんは「ネコ」と「イヌ」を飼っている → ランダムで判定 機械学習:98 % ・実装難易度、工数、スペシャリスト、運用コスト、 etc 機械学習本当に必要ですか? 20 本当に機械学習が必要なのか、他に方法がないかしっかりと考える必要がある
付録:誰でもどこでもコーディングフリーで with Heroku Button 21 JSON ファイルを書くだけで簡単にツールを配布可能 ⚽ https://github.com/Doarakko/iyashi
⚽ https://speakerdeck.com/8823scholar/herokuhasi-ndafalseka
にゃーんとわんわん @Doarakko