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
Rosbag search system
Search
shibuiwilliam
March 17, 2022
Technology
0
120
Rosbag search system
making of data search platform for rosbag
shibuiwilliam
March 17, 2022
Tweet
Share
More Decks by shibuiwilliam
See All by shibuiwilliam
AI Agentのキャッシュ、再利用、Ops
shibuiwilliam
1
77
生成AIのためのデータ収集とデータエンジニアリング
shibuiwilliam
4
540
LLMで推論するライブラリを整理する
shibuiwilliam
5
1.5k
生成AIの研究開発を事業につなげる データ、仕組み、コミュニケーション
shibuiwilliam
1
99
デプロイして本番システムで使うことから考えるAI
shibuiwilliam
2
700
今日からRAGを 始めることを考える
shibuiwilliam
2
1.6k
2024年生成AI新年会登壇資料
shibuiwilliam
0
350
Creative as Software Engineering
shibuiwilliam
2
660
Kubernetesクラスターを引き継ぐ技術
shibuiwilliam
3
370
Other Decks in Technology
See All in Technology
The PyArrow revolution in Pandas
reuven
0
130
Опыт использования Nessie в Азбуке Вкуса
emeremyanina1234
0
430
生成AI時代における人間の情熱とプロダクト志向 / 20250517 Takuya Oikawa
shift_evolve
2
160
SONiCで構築・運用する生成AI向けパブリッククラウドネットワーク
sonic
1
490
Lakehouse в Лемана Тех. От архитектуры до оптимизации
emeremyanina1234
0
430
AIエージェントのオブザーバビリティについて
yunosukey
1
390
SRE本出版からまもなく10年!〜これまでに何が起こり、これから何が起こるのか〜
katsuhisa91
PRO
0
360
テスト設計、逆から読むとおもしろい──仕様にない“望ましさ”の逆設計
mhlyc
0
190
Next.jsと状態管理のプラクティス
uhyo
6
2.4k
golang-migrate VS Atlas !? 技術選定のポイントと学び ~DBマイグレーションツール選定の実例を通して~ / golang-migrate vs Atlas ! What is the point of technology selection and what you can learn from the examples of DB migration tool selection?
nttcom
0
110
PCNW20250514(情シスはAIとどう向き合う?事例から学ぶ活用法)
suguru0719
0
110
Streamlit in Snowflakeで加速する不動産テック企業のデータ活用 @Snowflake WESTユーザー会
yuto16
0
100
Featured
See All Featured
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
32
5.8k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
52
7.6k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
55
5.5k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.6k
BBQ
matthewcrist
88
9.6k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.5k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
227
22k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
38
1.8k
Transcript
まだRosbagで消耗してるの? Rosbag検索システムを作る 2021/10/06 shibui yusuke 1
自己紹介 shibui yusuke • ティアフォーでよろず屋兼イベント係 • MLOpsコミュニティのオーガナイザー • もともとクラウド基盤の開発、運用。 •
ここ5年くらいMLOpsで仕事。 • Github: @shibuiwilliam • Qiita: @cvusk • FB: yusuke.shibui • 最近やってること: Golangとデータ分析とBI cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知 2
10/14(木)MLOps勉強会~Edge AIとロボティクス~ • OUXT Polaris 片岡様 ロボットシステムの開発と運用、本番で一 発完動するロボットシステムのために • メルカリ
大嶋様 モバイルにおけるEdgeAI実装とその評価 3 イベントQRコード Twitter公式アカウント
今日話すこと • Rosbagを検索するシステムを作った話 4
自動運転の 開発サイクルを作る ~データ編~ 5
課題解決を導くライフサイクルを設計する • 課題 • 制約条件 • 成功の定義 データ収集 データ分析 データ生成
学習 評価 実用化 ビルド 実装 6
課題解決を導くライフサイクルを設計する • 課題 路上で信号機を検知し、正確に認識する 必要がある。 • 制約条件 計算リソースに制限がある。 全国のデータを得ることはできない。 •
成功の定義 **m手前から信号機の位置と色を **%正確に認識できる。 データ収集 データ分析 データ生成 学習 評価 実用化 ビルド 実装 デ ー タ の 収 集 アノテーション 実験 抽出、選択 整理 ETL モデル開発 テスト、分析 不足 データの 収集 実践 7
ライフサイクルに必要なリソースを実現する データ収集 データ分析 データ生成 学習 評価 実用化 ビルド 実装 デ
ー タ の 収 集 アノテーション 実験 抽出、選択 整理 ETL モデル開発 テスト、分析 不足 データの 収集 実践 クラウド データ基盤 データ検索 アノテータ 学習基盤 分析・CI/CD 組み込み センサー 自動車 モデル管理 8
データ検索 9
データに依存する課題を定義する 夜 夕方 逆光 影 バック 雨粒 暗がり 雪 大通り
周囲にビル 出入り口 青空 直線 10
データ課題を解決するために基盤と検索を整備する PROJECT - id - project_name - description WEATHER -
id - weather_name - place_id - start_time - end_time OBJECT - image_id - people - cars - bicycles - buses - traffic_lights DARKNESS - image_id - darkness - brightness PLACE - id - country - prefecture - city IMAGE - id - file_name - recorded_time - project_id - place_id - latitude - longitude 11
データ検索の仕組み 12 フロントエンド Web API データ 自動車 データ抽出ジョブ
検索 13
まとめ 14
MLOps エンジニア https://herp.careers/v1/tier4/zHA-dVY6ORa4 • 2Dや3Dの物体検出モデル開発および基盤開発 • KubernetesおよびAWSインフラの構築、運用 • Deep Learningのモデル最適化および推論器開発
• Deep LearningのためのシミュレーションとCI/CD • データパイプライン、データ基盤、検索 • データ、機械学習、基盤を軸に フルスタックに活躍! データ基盤 検索 アノテータ 学習基盤 評価 組み込み 実験 実証 モデル管理 CI/CD 分析 MLOps
本を出版しました! • AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン • 2021年5月17日出版 • https://www.amazon.co.jp/dp/4798169447/ • Amazon.co.jp ◦
情報学・情報科学部門 1位! ◦ 人工知能部門 1位! ◦ 増刷決定! • 中国語版と韓国語訳も出るらしい! 16