GDG神戸 TensorFlow勉強会 のバックアップの現在との差分(No.1)

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概要 †

https://gdgkobe.doorkeeper.jp/events/35189

• TensolFlowでアニメゆるゆりの製作会社を識別する
• ディープラーニングでおそ松さんのむつ語を識別する
  １キャラあたり画像枚数６００〜1000枚位を学習に

• どうやって大量のデータを用意するのか
  → 無理

• カメラに何が移ってるかリアルタイムに識別
• 開発環境-Bazel
  → Googleの最新型のビルドシステム
  モデルの学習データは別途落としてきて、アセットフォルダに入れる。

• アプリ側
  プレビュー画像の中央224pxを抜き出してTensorFlowに渡してる
• JNI側
  YUV <->ARGBに変換している

• モデルデータさえあればオフラインで使用できる
• モデルデータの作成が出来れば新しい物体や認識の改善が出来たりする
• ネットワークでモデルデータを落としてくることもできる

• Windowsではビルドが出来ない。未対応。２月頃に対応予定？

• 東シ-58a TechBooster
• 東ム-39b O2 Project

• Android認識でうまい事いったケース
  キーボードとかモニターとか
  特徴的なパターンが出てくるのは認識しやすい

• 人は？
  やってみる。
  → 厳しそう。学習データの問題？

• モデルデータの作成はできるのか
  できる。
  • トレーニングデータ自体は作成して認識に回すのは出来る。
    .pbファイルの作成方法は未公開。.pbファイルはAndroid等で動かすのに必要。

• GCPってなに？
  The Datacenter as a Computer
  データセンター全体を１つのPCとして扱う

• 回路や基盤もGoogleが作成している
  →　低レイテンシーネットワークを実現
  • Borg
  • Google Brain
    Large Scale Deep Learning - Jeff Dean
    実用化されている
    • Google Photoの画像分類とか
    • Google検索の結果とか
    • Androidの音声認識
    • OCR
    • テキストの分析

• Deep Learningの分散化問題
  Deep Learningは小数点演算。

• 内部ではDeep Learningが動いている。
• 画像認識のAPI。
  顔認識。感情とかも。向いている方向、感情をで取得できる。
  物体認識。休日？とかも
  ランドマークなら位置も。
  OCR。手書きでもある程度は認識できる。
  セーフサーチ。
  レイテンシー１秒くらい
  jsonで返ってくる

• 画像を送るだけで認識するので、学習させる手続きが要らない。
  DeepLearningについて詳しい知識がなくても

• 自分で学習させれない。工場の新製品チェック等。それはTensorFlowで。

• オープンソースで公開されている分では１台のマシンでしか動かない

• 繰り返し調整していくので、Deep Learningはいかに分散させて高速化するか
  →　TensorFlowで分散かけて動かせる（まだ未公開分）

• pythonでグラフの定義を書く

• ヴィジュアル化
  グラフとして表示できる

• Googleが使ってるので、Googleの研究者が必要な機能が実装されていく

• TensorFlowはあくまでデータフローなので、画像認識等のDeepLearningは使用者側の責任。
  自分で計算式を書くので、知識が深くないと書けない

• 使用者側は分散を考慮して書かなくていい

• DeepLearningのみではないので、それ以外の普通の計算にも使用できる。モンテカルロとか。