機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）2020 Summerの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2020-summer/ ※2023年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2023 ※2022年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2022
TensorFlow.js | Machine Learning for JavaScript Developers
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
料理画像判定のためのバックエンドアーキテクチャ - クックパッド開発者ブログ
サービス開発部の外村 (@hokaccha）です。 クックパッドのアプリには「料理きろく」という機能があります。 モバイル端末から料理画像のみを抽出して記録することで食べたものが自動的に記録されていくという機能です。 今回はこの料理きろくで画像判定をおこなっているバックエンドのアーキテクチャについて紹介します。なお、実際に判定をおこなう機械学習のモデルのはなしは以下の記事に書かれているのでそちらを参照してください。 料理きろくにおける料理/非料理判別モデルの詳細 - クックパッド開発者ブログ また、以下のスライドでも料理きろくのバックエンドについて紹介されているのでこちらも参照してみてください。 処理の概要 ざっくりとした画像判定のフローとしては、次のようになります。 クライアントアプリは端末内の画像を判定用に縮小してサーバーにアップロードする サーバーはアップロードされた画像を機械学習を
deeplearn.js
deeplearn.js is an open-source library that brings performant machine learning building blocks to the web, allowing you to train neural networks in a browser or run pre-trained models in inference mode. We provide an API that closely mirrors the TensorFlow eager API. deeplearn.js was originally developed by the Google Brain PAIR team to build powerful interactive machine learning tools for the bro
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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