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
Machine Learning As Software
Search
TajimaTheMemer
January 23, 2019
Programming
0
79
Machine Learning As Software
TajimaTheMemer
January 23, 2019
Tweet
Share
More Decks by TajimaTheMemer
See All by TajimaTheMemer
事業成長を加速させるGoのコード品質改善の取り組み / Code quality improvement for Go language
tajimathememer
5
2.6k
CronJobがschedule通りにJobを生成しない時
tajimathememer
0
1.5k
入門wasm
tajimathememer
0
130
ふわっと理解する類似画像検索技術
tajimathememer
0
160
Other Decks in Programming
See All in Programming
チームの境界をブチ抜いていけ
tokai235
0
160
デミカツ切り抜きで面倒くさいことはPythonにやらせよう
aokswork3
0
230
Pull-Requestの内容を1クリックで動作確認可能にするワークフロー
natmark
2
490
オープンソースソフトウェアへの解像度🔬
utam0k
13
2.6k
GraphQL×Railsアプリのデータベース負荷分散 - 月間3,000万人利用サービスを無停止で
koxya
1
1.3k
組込みだけじゃない!TinyGo で始める無料クラウド開発入門
otakakot
0
230
ALL CODE BASE ARE BELONG TO STUDY
uzulla
2
220
2分台で1500examples完走!爆速CIを支える環境構築術 - Kaigi on Rails 2025
falcon8823
3
3.6k
NixOS + Kubernetesで構築する自宅サーバーのすべて
ichi_h3
0
640
Foundation Modelsを実装日本語学習アプリを作ってみた!
hypebeans
0
110
Devoxx BE - Local Development in the AI Era
kdubois
0
130
タスクの特性や不確実性に応じた最適な作業スタイルの選択(ペアプロ・モブプロ・ソロプロ)と実践 / Optimal Work Style Selection: Pair, Mob, or Solo Programming.
honyanya
3
160
Featured
See All Featured
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
54
9k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
9
590
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
34
6.1k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
23k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Facilitating Awesome Meetings
lara
56
6.6k
Side Projects
sachag
455
43k
Transcript
Machine Learning As Software Makuake 社内 LT 2019/01/23 Tajima Taichi
今日話さないこと 機械学習の具体的な手法・アルゴリズムの説明 ※一般のソフトウェア開発者向けのお話です。
今日伝えたいこと 機械学習≠AI というよりも...
今日伝えたいこと 機械学習≒ソフトウェアの可能性を拡張する技術 と捉えるほうが適切という話(※私見)
機械学習とは データから目的の関数を生成する技術 ※全ての手法が、というわけではない。
例えば... AlphaGo(ゲームAI) 関数(機械学習モデル) 囲碁の盤面 最も勝率の高い 次の一手 シミュレータ環境上の打ち手データを使って...
例えば... Siri(音声認識) 関数(機械学習モデル) 音声波形 テキスト 音声とテキストのペアデータを使って...
例えば... Google翻訳(機械翻訳) 関数(機械学習モデル) 英語 日本語 日英の対訳データを使って...
例えば... Amazonの商品推薦(レコメンデーション) 関数(機械学習モデル) 行動、購買、 商品... ユーザーが 欲しがる商品 行動、購買、商品...データを使って...
近年、機械学習技術(特にDeep Learning)の進歩により 人手のコーディングでは表現が難しかった関数を データから生成することができるようになった
ソフトウェアとは 関数の集まり 機械学習とは データから目的の関数を生成する技術
機械学習≒ソフトウェアの可能性を拡張する技術
ここまでが今日伝えたかったこと
ここからは偉い人の話 (権威を笠に着る)
Software 2.0 Andrej Karpathy氏 (Director of AI at Tesla) によるエッセイ(2017年11月)
Software 1.0 人間がプログラミング言語で振る舞いを記述する 従来のソフトウェア開発 Software 2.0 ニューラルネット(Deep Learning)の重みパラメータで記述 される コーディングに人間が介在しない
なぜSoftware 2.0が重要か 現実世界の課題の大部分はプログラムを明示的に書くよりもデー タを収集するほうがずっと容易だから(ということらしい)
Software 2.0 例えば... 昔の Google翻訳は50万行のコードと多くのミドルウェア、 パイプラインなどで構成された大規模で複雑なソフトウェア (Software 1.0)
Software 2.0 現在の Google翻訳は500行のPythonコードとニューラル ネットの重みパラメータ(数百万)のファイルのみで構成され たソフトウェア(Software 2.0)
Software 2.0の良いところ① 均質な計算処理 Computationally homogeneous
Software 2.0の良いところ② チップに埋め込みやすい Simple to bake into silicon
Software 2.0の良いところ③ 実行時間が一定 Constant running time
Software 2.0の良いところ④ メモリ使用量も一定 Constant Memory Use
Software 2.0の良いところ⑤ 移植性が高い It is highly portable
Software 2.0の良いところ⑥ アジャイル It is very agile
Software 2.0の良いところ⑦ モジュール性 Modules can meld into an optimal whole
Software 2.0の良いところ⑧ お前らの書くコードより良い It is better than you
ただし、Software 2.0はSoftware1.0を 全て置き換えるものではない しかし、Software 2.0の適応範囲をますます広がっている
Software 2.0の記事から遡ること4ヶ月...
The future of deep learning Francois Chollet AI研究者, Keras(AIの民主化)の開発者 @Google
によるエッセイ(2017年7月)
The future of deep learning Software 2.0以降のソフトウェア開発の 具体的な素描 “Models As
Programs”
The future of deep learning Algorithmic subroutine: Software 1.0 Geometric
subroutine: Software 2.0 これからのソフトウェア開発
The future of deep learning もっと先の未来のソフトウェア開発 →自動化が進む
Machine Learning As Software時代の開発ツール Tensorflow Hub 学習済みの機械学習モデルのモジュールを共有するプラットフォーム Comet ML 機械学習モデルのバージョン管理・チーム開発ツール
Google Dataset Search データセット専用の検索エンジン
まとめ 機械学習という技術を適切に捉え、 適切に使っていきましょう。 (使わないという選択をする上でも大事。)