令和元年Google機械学習技術総決算 Masahiko Adachi #DefFest19
システム全貌 食べログの機械学習基盤の全貌を図で表すと、このようになっています。 概要説明 上記の図を参考に、機械学習基盤の概要についてざっくり説明します。 現在は、機械学習基盤ではバッチ処理のみを行っており、オンラインサービスは external なものは存在しません。 バッチ処理は Kubernetes (以降 K8s と略します) の CronJob を利用しています。 機械学習処理が必要な Pod に関しては Node Selector で GPU サーバを指定しておき、nvidia-docker をベースイメージにして、ホストの GPU を参照できるようにしています。 各ワーカーノードにマウントしている NFS を Docker コンテナ内にもマウントしており、そこに推定結果などのアウトプットを吐くようにしています。 食べログシステムへのデータの連携方法 NFS は食べログシステ
どうも、DA事業本部の大澤です。 12月16日にあったre:Growth 2019 Osakaで「Amazon SageMakerの最新アップデートの紹介」について話しました。 【12/16(月)大阪】CM re:Growth 2019 OSAKA 開催! 〜技術者による技術者のためのAWS re:Invent ふりかえり勉強会〜 #cmregrowth | Developers.IO 発表資料 さいごに re:Invent 2019ではたくさんの機械学習に関連したアップデートがありました。今回はその中からAmazon SageMakerに関連したアップデートを取り上げて紹介しました。どのアップデートも機械学習に関連した開発を加速するものだと思います。今後色々活用していきたいところです! 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019でAmazon SageMakerをは
長崎ちゃんぽんのチェーン店を運営するリンガーハット(東京都品川区)が、AI技術を活用し、日別・店舗別の売上を予測するシステムの導入を進めている。日本マイクロソフトが12月16日に開いた記者説明会で明らかにした。今秋からPoC(概念実証)を実施しており、本格運用を目指す。担当者が経験や勘に頼って立てていた目標の精度を向上させ、販売機会・食材のロスを削減する考えだ。 リンガーハットは、老朽化していたデータウェアハウスをMicrosoft Azure上に移行。その上で、マシンラーニングを活用して売上を予測するシステムを構築し、試験的に運用しているという 同社では、各店舗の店長が日別の売上目標を設定して原材料を発注する業務を担い、負担になっているという。同社の是末英一氏(情報システムチーム部長)は「ベテランの店長は天候や過去の経験から売上目標を立てるが、新人の店長や常駐のパートリーダーはそうした知
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial networks、GAN)を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」(vid2vid)では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書:戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック)という有名
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