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GCP機械学習セミナーに行ってきた(GCPUG Tokyo ML Day)

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20171101_GCPUG_MLDay_メモ

これ何

  • 2017/11/1にgoogleにて開催されたGCPUGのセミナーメモです
  • GCPUG Tokyo Machine Learning Day November 2017
  • https://gcpug-tokyo.connpass.com/event/67845/
    • 一部資料やtogetterも公開されてます!
  • blog枠としての責務

自己紹介

  • ユーザ系SIer, 機械学習関連チーム所属
    • 基盤からコーディング、ビジネス適用まで一通りやっている
    • BigQueryに憧れるが東京リージョンに来ないかな
  • GCPトライアル&勉強中、一通りサービスの知識はある

発表メモ

Machine Learning on GCP: from pre-trained APIs to models trained on custom data by Sara

  • https://github.com/sararob
  • GCPにおける機械学習サービスは大きく分けて2種類。

  • 各種APIは想像以上のことができていた

    • 動画のタイムラインにキーワードをつけて、検索できるようにする
    • wikipediaなどネットに転がっている情報とくっつけてくれる
      • JKローリングの別名でも単一のentityIdで返してくれる
  • QAにもあったが、APIにユーザデータを食わせられるサービスはやはり欲しい

    • 実業務の活用の壁の一つ。専門用語など。これができるようになると、既存の日本語自然言語系サービスがどうなるか?

LT

NLAPIを前処理に使ってみよう

  • https://twitter.com/hayatoy82
  • 参加型リアルタイムデモあり。映えますね。
  • cloud datalabの各種サービス連結性は便利そう

Googleが開発したニューラルネット専用LSI「Tensor Processing Unit」by Kazunori

  • https://twitter.com/hayatoy82
  • tensorflow と xPUの間にはXLAというレイヤーがあるため、意識せず使い分けられる
    • xPU = CPU,GPU,TPU
  • 7ms応答を99%保証して欲しい、というGoogle社内ユーザの声にもこれで応えた
    • レスポンス超高速のML系サービスなので、伏せられてはいたがおそらく、、
  • フルタイム版の資料をゆっくりみたかったです

Milesさんから一言

  • https://www.linkedin.com/in/milesward
  • クラウドの10年前の段階が今の機械学習。これからだよ!
    • 最初はうまく動かないかも。暖かい目で見守ってフィードバックして
    • 今までの既存技術だって通ってきた道
    • 今からやっとけば食いっぱぐれない

Cloud ML Engine by Jing Jing Long

  • https://www.linkedin.com/in/jing-jing-long-b8b36a84
  • Cloud ML Engine は Machine Learning as a Service
    • トレーニング、モデル管理、予測までをサービスで提供
    • TFはバージョンの更新が早いので、runtimeのバージョン対応追随は期待
    • ハイパーパラメータチューニング、バージョン管理など実務の辛さへのGoogleなりの解答だった
      • オンプレでやってますけど辛いからついついサボりがち
  • QAぶっちゃけ系
    • python3対応、レスポンスや謎の裏基盤など。。
    • TFXで実現するML-opsにも組み込まれる?

所感

  • 機械学習を一連で行う上で、とにかく便利になっていきそうなGCP
    • datalabがjupyterにGCPサービス連結が集約されていきそう。
  • 現在やろうとしている案件がAWSを使う前提にしているが、GCPも試せれば良いなと感じた
  • 英語力。キレイな英語をみなさん話されていたので、頑張りたい
    • 最後尾の方だと少し聞こえづらかったり、見づらかったりしたので次はもう少し前に行こう
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