【自分用まとめ】Google Developers ML Summit
Google Developers ML Summitに忍び込んできたので一応まとめる
Keynote
Edge TPU
- 250画像/sec をシステムで処理してる
- 60%のコストカットに成功
MLKit
- ビジネスはわかるけどMLはわからないとかのためにある
- 機械学習全部はできないけど色々やりた人向け
- Disney e-shop Auto-ML使ってレコメンドの改善を行なっている
30分でわかる機械学習
- 理研が猫の小脳ぐらいをスパコン使ってようやく再現できたくらい
- 機械学習とはデータから賢さを得る技術
- 既存のデータから特徴量抽出するのもあり
- 機械学習は絶対どこかで間違える．
- あくまで人間の生産性を高めるためのサポータ的な立ち位置が重要かもしれない
- Tensorflow playground 入門として良さそう
Tensorflow 2.0
- OpenImages dataset 50万ぐらい
- Cloud AI Platform <= カスタムモデルの開発効率化(これよさそう)
ここまで書いて，疲れたのでもういいかなってなった． 技術的に超絶深いところに突っ込んだ話はあんまりなかった気がするしあとでスライドも公表されそう（知らないけど）なのでまあいいかなって．
Tensorflow 2.0はMirrored Strategyが個人的に一番気になる．どれだけ分散学習のコードが抽象化されて実装しやすくなっているかはDeveloperとして非常に興味深い
また，2.0では既存のモジュールに破壊的変更が加わるので既存のコードはどうなるのだろうと思ったら，ちゃんとコードを書き換えるツールを用意してくれるっぽい. さすがGoogle www.tensorflow.org
午後のCode Lab
午後のハンズオンではTensorflowのセッションに参加してきた． 基本的にTensorflowやNNの理論は嫌っていうほど触れてきたのでわかっていたつもりだったがやはりDeveloper Advocateによる説明は格段にわかりやすかった
ハンズオンでやったコードは以下のリンクにある． 本当に機械学習に触れたことないプログラマでもここからやればNNやTensorflowのコーディングの基礎はほぼ大丈夫なのではないだろうか．
Codelabs from #GoogleMLSummit – Laurence Moroney – Medium
基礎的な一次関数の重みを更新していくNNからCNNの実装までをkerasを用いて行う．
Colabは何回か使ったがこのクオリティを無料で使えるのはすごいと思う． Tensorflow playgroundもそうだがGoogleが儲かるお陰でこのシステムを無料で使えるというのはインターネット広告様様である．
