今日はALGYAN主催の「IoT ALGYAN(あるじゃん)2周年記念・IoT祭り2017！機械学習 豪華３点盛＋IoT」に行ってきました！
IoTには機械学習がつきもの！ということで、AWS、GCP、Azureのユーザグループからそれぞれ各プラットフォームの昨今の機械学習事情を勉強させてもらえる、という貴重な勉強会@品川Microsoftでした。
コミュニティ
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とのことです。
勉強会
IoTには馴染みまったくなかったですが、最近機械学習の勉強してるのと、データの発生源としてのIo「T」という視点で聴いてるとシンプルに楽しかったです！
お品書きとスライド
スライドはconnpassやtwitterで見かけたものを適宜追加していきますー
概要はconnpassより。
JAWS-UG「AWS で始めよう！はじめての機械学習
発表者： 中丸良さん
JAWS-UG AI 支部・コンテナ支部コアメンバー。AWS 認定 DevOps エンジニア・ソリューションアーキテクトプロフェッショナル。
概要： 機械学習、特に深層学習に注目して各クラウドのサービス・状況をみながら、AWS を選択する理由やその上手な使い方をご紹介します。デモを交えて実例も見ていただけます。
TensorFlowとGCPの話
発表者： 下田倫大さん
TFUG（TensorFlow user Group）主催者
概要： 2/15に発表されたTensorFlow v1.0を中心に、GCP上の種々のデータ分析、機械学習サービスの話をします。GCP上のデータ分析のワークロードについてイメージを掴んで頂けるようなお話にします。
Azure MLとCognitive とBotFramework 豪華３点盛＋IoT（裏話はトーク中心に）
発表者：梅崎猛さん
JAZUGメンバー、セゾン情報システムズ テクノベーションセンター
概要：
・質問応答システム with Cognitive Transrator +QnA
・BotFramework 現状と裏話
・IoTに絡んだなにか
LT
①「TED Azure IoT PoCキット(仮題)」
東京エレクトロンデバイス IoTカンパニー バイスプレジデント 福田さん
②「アットマークテクノのIoT戦略」
株式会社アットマークテクノ 代表取締役 實吉さん
③「さくらのIoT PlatformとMicrosoft Azureのちょうどいい関係」
さくらインターネット株式会社 IoT Platform Team 西田さん
④「ラズパイマガジンとIoT」
日経Linux副編集長（ラズパイマガジン編集長） 安東さん
⑤「スマホのパワーをIoTへ 〜ハイパフォーマンスボード『DragonBoard』で〜」
アロー・ユーイーシー・ジャパン株式会社 IoT事業推進室 室長 目黒さん
⑥「XamarinでIoT」
ちょまどさん
⑦「PayPal User Group立ち上げました！」
PayPal User Group 本山さん
セッションメモ
JAWS-UG「AWS で始めよう！はじめての機械学習
発表者： 中丸良さん
機械学習ってなんだっけ？というところから、中でも話題の深層学習について。
TensorFlow、Chainer、CNTK等、深層学習を一から実装せずに済ませるフレームワークについては下記を基準に妥当なものを選定する必要があるという話はどのプラットフォームでやるにも大事なので詳しくなりたいなぁと思いました。
- 対応アルゴリズム
- 動作端末・環境
- 計算速度/リソース利用効率
- 利用可能な言語/手続的・宣言的
- スケーラビリティ/複数GPU、並列サーバ対応
- 情報の豊富さ/エコシステム/商用サポート
そして、チュートリアルならまだローカルのpythonで済むものの、多様かつ大量のデータを扱うにはクラウドサービスを活用して環境構築するのがよいと。
機械学習関連のサービスはもちろん、GPUインスタンスや機械学習にもってこいのDockerイメージも。
次のLTでもJupyter notebook + Dockerは必須だという話がありました。
これが全部入りAMI。
僕は機械学習（ガチ）の環境構築やったことないのであまり実感わきませんが、経験ある方だとありがたみがより深く実感できるようです。
環境構築一連の流れはこちら！
DeepLearning ハンズオン環境構築 @ MaruLabo × JAWS-UG
個人的にはまだローカルで十分そう…
TensorFlowとGCPの話
発表者： 下田倫大さん
TensorFlow、名前はよく聞くものの、version1系になったのが2017年2月というのはとても意外でした。
Google社内で
- OK Google(音声認識)
- Gmail（スパムフィルタ）
- Google Photo（画像の自動分類）
- Google 翻訳（翻訳の自動学習）
で活用されていて、2015年の11月にオープンソースに。
Google Trendsでの人気度動向僕も今ちょっと見てみます。
セッションでもあったようにかなり地域差もあって面白いです。
リンククリックしたらそのまま見れるのでよかったらどうぞ！
コスト関数の動きや分類度合い等いろいろ可視化できるTensorBoardもいい感じです。
TensorFlowの技術的詳細はこっちのスライド見ると幸せになれるとのことでした。
× TensorFlowは深層学習に特化したツールである
◯ TensorFlowはデータフローグラフを利用した数値計算のためのオープンソースのソフトウェアライブラリである
あとはJupyterをベースとしたGCP特化の分析環境として紹介されていたGoogle Cloud Datalabが気になりました。
AzureにもMicrosoft Azure Notebooksがあるように、今のところJupyter Notebook形式で分析のデバッグ、記録、共有していくのはデファクトな感じになってるみたいですね。
ただ、Google Cloud Datalabはpythonの3系に対応しておらず、GPUインスタンスも使えないことから伸び代あります！状態。
Datalab（＋GCP）を中心にしたデータ分析環境
Azure MLとCognitive とBotFramework 豪華３点盛＋IoT（裏話はトーク中心に）
発表者：梅崎猛さん
まずはこちらのチュートリアルのお話。
Machine Learning のチュートリアル: Azure Machine Learning Studio で初めてのデータ サイエンス実験を作成する
Azure MLはデータ準備→モデルトレーニング→スコア付けとテストをGUI操作するとそのモデルをAPIとしても使えるというサービスです。
機械学習のフローをモジュール化し、パズルのように組み替えがらモデルを作ります。
豊富なチュートリアルを見つつ、チートシートを参考にしてアルゴリズムを選びつつ…
作ったモデルはAPIとして公開できるので、しっかりバッグエンドまで面倒見てくれるところが魅力的です。
MicrosoftのAI投資は基盤からサービスまで徹底してる様はこのブログの記事（勉強会レポート…）でもとりあげてきました。
TensorFlowもAzure GPUインスタンス上で！
GPU版TensorFlowをAzure NCシリーズ上に構築する
まとめ
コミュニティでっかい！今回はプラットフォームごとのユーザグループ複数分野で集まってたのもあるとは思いますが、めちゃくちゃ盛り上がってますね。
自分の業務がWebだから余計に感じるのかもですが、きゅうりの分類とか普通にわくわくしましたw
今はまだローカルでなんとかなる範囲の勉強してますが、そのときもフレームワークそれぞれの特徴の差異はまとめていこうと思いました。
クラウド上のリソース使うときはそもそも環境を作っていける人でないのでその辺も強くなれたらよいなぁ…
あと幸運にもいただきものが素晴らしかったのでとてもテンション上がるいい1日でしたー
PayPal TシャツとMSロゴ入りモバイルバッテリーいただいた！ #ALGYAN pic.twitter.com/8SmdValV4W
— かえる氏の闘争 (@toshi0607) 2017年4月1日