サイプレス Vol.91

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開催日時:2016年11月15日(火)16:00~17:20場所:AGS株式会社参加者:鬼澤喜一、山村栄治、小林裕一郎、木林佑亮、平川裕久、鈴木元気(順不同、敬称略)1.内容『Pythonによる機械学習デモ』(発表者:蓼科情報株式会社山村栄治氏)①なぜPython1.欧州ではメジャーな汎用プログラミング言語である。2.機械学習、データサイエンス分野のライブラリが充実している。②なぜ機械学習1.人工知能の注目度は高くなっている。2.深層学習もOSSで充実してきている。3.画像解析ではgpgpcを使うため敷居が高い。gpgpc:画像処理を専門とする演算装置で浮動小数点演算に強い。(CPUは整数演算向け)③機械学習サンプルを動かしてみる1.データフローとしては以下の通り。1)データ前処理…意味のあるデータにするための準備2)学習…アルゴリズムの最適化、学習モデルの作成3)評価…学習モデルの評価※学習との繰り返し4)予測…作成したモデルに新しい値を渡す2.機械学習のパターンは主に以下2点となる。1)分類…ジャンルを導き出す2)回帰…生産量の需要予測などの数値を求める3.データさえあれば学習結果を求めるのは簡単だが、データを作ることが大変。④画像識別デモ1.GoogleのTensorFlowを使った画像識別のデモ。1)明確な答えをだすのでは無く、複数の候補を回答する。2)Windows環境では動かない。3)デモでは識別を行うだけで、識別結果を学習し、精度を高めるものではない。ただし、データはバイナリ形式のため、転移学習することで精度を高めることは可能。⑤今後に向けて1.機械学習、データ分析に習熟し、得た知見や技術を自社サービスの付加価値向上につなげていく。2.次月開催予定(1)日時:2016年12月20日(火)(2)場所:AGS株式会社(3)発表者:クリエイトソリューションズ株式会社木林様開催日時:2016年12月20日(火)16:00~17:20場所:ソルパック株式会社参加者:鬼澤喜一、徳澄範光、木林佑亮、鈴木元気、伊藤祐司(順不同、敬称略)1.内容『PROCESSWARP』(発表者:伊藤祐司氏)①PROCESSWARPとは1.物理的にプロセスを他のマシーンに移管する。2.OSの挙動に関係なく、好きなプログラムが動作する。②なぜPROCESSWARP1.ほとんどのデータはクラウドをはじめとしたネットワーク環境下に存在する。2.コンピュータ・OSの種類によって動作環境を整えるのは今後不可能になる。3.移動中も実行途中のプログラムがネットワークを通じ、物理的に近い環境に移行することが可能。4.一つのコンピュータでは遅延しがちなプログラムも周囲のリソースを利用することによって、素早く結果を応答可能。39vol.91

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