JAWSUG20171220
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2017年12月20日に開催される「JAWS-UG名古屋 re:Inventに行ったつもりのLT大会＆忘年会」で使う発表資料です。 SageMaker凄いですね！
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- 1. Amazon SageMaker iret株式会社(cloudpack) 名古屋オフィス 2017.12.20 来栖川電算 取締役 山口陽平 J A W S - U G 名 古 屋 r e : I n v e n t に 行 っ た つ も り の L T 大 会 & 忘 年 会
- 2. 今日話すこと 1. はじめに 2. Amazon SageMaker 3. 気になる料金 4. まとめ 5. 付録 2
- 4. 山 口 陽 平 @melleo1978 • 所属 ＆ 経歴 – 有限会社 来栖川電算 取締役 – 名古屋工業大学大学院 博士前期課程修了 – IPA未踏ソフトウェア創造事業 採択 – Mashup Awards 9 優秀賞受賞 • 自己紹介 企画から実装まで全部やる人 – 人工知能技術の研究開発 • 文字認識，物体認識，動作認識 • 空間復元，シミュレーション – 言語処理系の研究開発 • 分散DB，仮想機械，コンパイラ ※実物に髪の毛はありません。 4
- 5. 山 口 陽 平 @melleo1978 • ［実践］画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83 – これから画像認識をはじめる人におススメ 5 – OpenCV の使い 方や実装例 – SIFTなどの各種 アルゴリズムや 特定物体認識の しくみ – 精度改善への取 り組み方
- 6. 来栖川電算 設立 2003年（名古屋工業大学発ベンチャー） 従業員 45人 • SF世界の技術を実現し、社会に役立てる – AI技術のライセンス販売・研究・SI • 類似検索，物体認識，動作認識，文字認識，… – スマホアプリの企画・制作・運営 メイドさん もふくめて 6 走行データ解析 周辺環境を認識し、様々な解析に活用 動作推定API 加速度センサで人の行動を推定 車両メーカー様 NTTドコモ様
- 8. テクノロジー企業 様々なアルゴリズムを駆使する技術者集団 • 様々な AI 技術 – 類似検索，物体認識，動作認識，文字認識 • 限界性能を引き出す優れた実装技術 – 機械学習・コンパイラ・データベース・仮想 機械などのアルゴリズムとバイナリハック • 高速化，並列化，分散化，省空間化，高精度化 • ビジネスを差別化する認識エコシステム – スケールに応じた仕組，競争力の自動強化 8
- 15. Amazon SageMaker 機械学習プラットフォーム @ AWS re:Invent 2017 15
- 16. ん、どこかで・・・ KCI 実験スケジューラ @ JAWS-UG 名古屋 2016.7.29 16
- 17. ん、どこかで・・・ KCI 実験スケジューラ @ JAWS-UG 名古屋 2016.7.29 17 また同じの作っちゃったよ 毎朝体操のデータ同期基盤もヤラレタ Amazon Cognito Sync & AWS AppSync
- 19. KCI 実験スケジューラ たくさんの訓練・配備を安全かつ楽に管理する環境 • 計算資源・実験データの管理を自動化 19 ノートブック インスタンス ジョブ・エンドポイント インスタンス群 Amazon SageMaker
- 20. 実験の説明 MNIST（手書き文字認識タスク）をTensorflowで分散学習 1. コンソール（ノートブックインスタンス）の起動 2. ジョブ（データ&モデル）の実装 3. ジョブの実行（訓練） 4. サービス（エンドポイント）の起動（配備） 5. サービスの利用 6. サービスとコンソールの終了 20
- 21. 1. コンソールの起動 Jupyter Notebook からジョブやサービスを制御するために 21
- 28. 1. まじない SageMaker Python SDK を使うための準備 28
- 30. 3. データの配置 データを S3 へ配置し、そのパスを覚えておく 30
- 37. 5. モデル詳細 獲得したモデルやジョブの出力の URL など 37
- 41. 3. サービス詳細 起動したサービスの URL など 41
- 43. 1. サービスの利用 稼働中のサービスの URL へリクエスト送信 43
- 48. 気になる料金 便利だけど 48
- 49. 料金 ML Instance への入出力にも課金 • 自前 EC2 より 40% + α ほど高い 49 計算資源 Building Training Hosting 自前 EC2 ML Instance / ml.t2.medium 0.0464 $/時 0.0065 $/時 0.0464 $/時 ML Instance / ml.m4.xlarge 0.2800 $/時 0.2800 $/時 0.2800 $/時 0.2000 $/時 ML Instance / ml.p2.xlarge 1.2600 $/時 1.2600 $/時 1.2600 $/時 0.9000 $/時 ML Instance / ml.p3.2xlarge 4.2800 $/時 4.2840 $/時 3.0600 $/時 ML Storage / EBS 0.140 $/GB月 0.140 $/GB月 0.140 $/GB月 0.100 $/GB月 Data Processed IN/OUT 0.016 $/GB月 0.016 $/GB月 0.016 $/GB月 0.000 $/GB月 US East (N.Virginia) での料金比較
- 51. まとめ Amazon SageMaker はかなり便利 • 機能 – お手軽な Jupyter Notebook ハンズオンにいい！ – 機械学習モデルの訓練・配備に関わる面倒な 部分をかなり自動化 • 料金 – 自前 EC2 より 40% + α ほど高い 51 小規模な組織ほど使うべき 大規模なら『KCI 実験スケジューラ』がいいんじゃないかな！
- 53. スタッフ募集中 学生さん、転職者さん、力を貸して！ • 職種 – 研究 機械学習，アルゴリズム，センサ – 開発 UI/UX，フロントエンド，サーバサイ ド，アーキテクチャ，インフラ，プロセス – 企画 新しい習慣を考える力・広める力 • よく使う技術 – 言語 Python，Scala，Java，C++，JavaScript – その他 Docker，Linux，Android，iOS，Git 53
- 54. オフィス 勉強会 もやってるよ！ メイドさん お手製の夕食も出るよ！ • 名古屋の中心 – 移転：2016 年 6 月 – 面積：以前の 2 倍！ • 最寄駅 – JR中央線 鶴舞駅 – 名古屋市営地下鉄 • 鶴舞線 鶴舞駅 • 名城線 矢場町駅 • 桜通線 新栄駅 54 いつでも 見学OK
- 58. 情景画像文字認識とは いわゆる “OCR” とは ”扱う画像” が違う • 悪環境下での文字認識 – 手書き・様々な書体・かすれ・点描・きつい パース・統一性のない並び・逆光・陰・影・ グラデーション・モアレなど • 使える場面 – 屋外でのスマホカメラを使った棚卸し – 車載カメラからの標識認識 – 商品パッケージからの成分情報抽出 – キーワードによるアルバム・ビデオの頭出し 58
- 60. 物体認識 技術紹介② 60
- 63. 物体認識とは モノをカウント、見た目で分からない情報を表示 • 使える場面 工場内で箱の仕分け 体験や評判の調査 ワインラベルで情報検索 AR付箋 集めて応募キャンペーン ARフィギュア 63
- 64. 事例：1000sors 誰でも簡単に使えるクラウド型物体認識エンジン • 広い適用範囲 – 照明姿勢の変化に強く、様々な撮影環境に対応 • 驚異的な精度 – 数十万種類をほぼ完ぺきに識別 • 圧倒的な性能 – たった１台のＰＣで１００万種類を瞬時に識別 – 台数を増やせばリニアにスケールアウト 64
- 65. 事例：1000sors 手元の画像で精度や速度をすぐに確認可能 • ShotPreview for Android / iOS ①設定 ②撮影 ③確認 65
- 68. 事例：Cellars 18万件のワインラベルを認識するアプリ • 世界で賞を獲得したアプリをダウンロード！ – Asia Smartphone Apps Contest • 広告マーケティング部門 Silver Award 2位 – 立命館大学 学生ベンチャーコンテスト • 最優秀賞 NICT賞 68
- 69. 事例：画像認識API 画像を送るだけで写っている商品の情報を取得 • 登録商品：500 万件以上（昨年10月）の市販商品 – 書籍，DVD，CD，PCソフト，ゲームソフト， 食品パッケージ，… どんどん増加中 • 定期更新：網羅性 と 認識精度 の改善 – データ追加，パラメータ・アルゴリズム改良 69
- 70. 事例：画像認識API だれでも、かんたんに、マッシュアップ！ • docomo Developer support より提供中 画像認識 画像に写っている物体の情報を取得 環境センサー 日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得 音声認識 話した内容を即座に文字に変換 雑談対話 自然な会話をやり取り 知識Q&A 今知りたいことをピンポイントで回答 音声合成 入力した文字を読み上げ トレンド記事抽出 今人気の話題をジャンルやキーワードで検索 文字認識 画像の文字を読み取り 発話理解 要求を理解して、適切な機能を提示 動作推定 行っていた動作の推定 70
- 72. 事例：注目領域抽出 『人の視線を集めそう』な領域をヒートマップ化 • 認識の事前処理に – 交通標識・道路標示・ 信号・看板・商品パッ ケージなど • 教師作成の省力化に – 抽出領域をクラスタリ ングすることで、教師 がなくても類似物体を 検索可能 72 交通標識 がありそう German Traffic Sign Dataset
- 74. モーション認識 技術紹介③ 74
- 76. 事例：動作推定API ドコモ と 来栖川電算 の共同研究 • 加速度データから人の動作や行動を検出 – 静止，歩き，走り，自転車，睡眠，食事 • 動作と直接対応しない行動も検出可能 • スマホ・スマートウォッチに対応 – Android，Android Wear，… • 加速度データにアクセスできるウェアラブル機器 76
- 77. 事例：動作推定API だれでも、かんたんに、マッシュアップ！ • docomo Developer support より提供中 画像認識 画像に写っている物体の情報を取得 環境センサー 日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得 音声認識 話した内容を即座に文字に変換 雑談対話 自然な会話をやり取り 知識Q&A 今知りたいことをピンポイントで回答 音声合成 入力した文字を読み上げ トレンド記事抽出 今人気の話題をジャンルやキーワードで検索 文字認識 画像の文字を読み取り 発話理解 要求を理解して、適切な機能を提示 動作推定 行っていた動作の推定 77
- 79. 事例：毎朝体操 だれでも、いつでも、どこでも、すぐできる • Android & iPhone ⇒ http://maiasa.jp/ 79
- 80. 事例：なりきり 2.0 ウェアラブルで現実のモノを操作する作品 • ゲームコントローラへの応用 – 格闘ゲームが遊べる程、応答が速く、精度もよい。 80
- 81. 研究環境 技術紹介④ 81
- 84. 研究が捗る 実験サイクルが高速化 実験の再現性が向上 • 計算資源の隔離 – 実験スクリプトが他と干渉しないので、実験が失 敗したり、出力が混じったりしない。 • 計算資源の抽象化 – 計算資源（自社・お客様・クラウドなど）の変化 に頑健な実験スクリプトを作りやすい。 • 便利な機能 – 実験が自動的に永続化され、すぐに再現できる。 – テンプレートから簡単に実験をはじめられる。 84
- 85. どんどん拡大 実験スケジューラのハイブリッドクラウド化 • 効率的な計算資源の割当 – 個人で計算資源を専有せず、全員で共有 • 様々な計算資源への対応 – クラウドの計算資源：普段使い – 自社で購入した計算資源：上記の節約 – お客様が弊社に設置する計算資源 – お客様の敷地にある計算資源 • 大量に使わせてもらえる。ありがたや。 85
- 87. DNNコンパイラ DNN を効率的な実行形式へ変換するツール • DNN の推論計算を近似し て、高速化・省メモリ化 – 量子化，パラメータ削減， 計算順序変更，計算共有， 基底分解，確率的近似，カ スケード，… • 限界性能を引き出す実装 – アーキテクチャに最適化さ れたコード（専用命令， キャッシュ戦略），… 87
- 88. 配布が捗る スマホやサーバへの組み込みがスムーズに • DNN の推論計算の効率化 – スマホなどに収まるように演算量やメモリ使用量 を抑えることができる。 – 計算共有・順序変更・部分計算など応用に合わせ た実装に変更できる。 • DNN のアーキテクチャの隠蔽 – ハックやノウハウを解析しづらくできる。 • コンパクトな実装・依存関係 – 容量が小さいのでアプリにも組み込める。 – 依存物が少なく実行環境で問題が起こりにくい。 88