機械学習システムの設計パターンを公開します。 | メルカリエンジニアリング
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Scoreのハンズオンワークショップを開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @hurutoriya です。 今回メルカリ社内での勉強会の一環として、Google が提案した機械学習システムの信頼性を数値化する ML Test Score のハンズオンワークショップを開催しました。 本記事では、ML Test Score の説明、ワークショップの開催方法や簡単な考察などをお話します。 今回はWFHの影響も受け Google Meet を使ったフルリモートでの開催となりました。 ワークショップの内容として、メルカリ内で実際に運用されている機械学習システムを対象に、実際にそのシステムを開発する機械学習エンジニアが ML Test Score を計算しました。 ML Test Scoreの説明 ML Test Score の目的は、定量化しづらい機械学習シス
画像/動画アノテーションシステム「Nota」をGitHubで公開しました
「Nota」は、DeNAが4年以上内製での開発を続けてきた、あらゆる画像解析の機械学習プロジェクトに利用できる高度にカスタマイズ可能なアノテーションシステムです。 「Nota」でできること タスクレベルでのアノテーション作業の定義 複数プロジェクトの管理、アノテーターのアサイン、進捗管理 SAMLのSSO認証 「Nota」を利用したアノテーションの流れ アノテーションしたい画像・動画をS3にアップロードする Notaでのタスク定義、アノテーターアサインをする アノテーション作業をする アノテーションの結果をS3に保存する 機械学習を実行する DeNAではOSS活動を積極的に奨励し、引き続き「Nota」を更新していきます。 OSSのコミュニティーと一緒に、さらにカスタマイズ可能な、機械学習のデータ作成のソリューションを目指しています。
Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
Kerasだってハイパーパラメータチューニングできるもん。【hyperas】 - Qiita
最近流行りのハイパーパラメータチューニング 先日(2018年12月3日)、僕のTwitterのタイムラインに下のツイートが流れてきました。ハイパーパラメータを自動で最適化してくれるフレームワークOptuna。 なんだこれ！ https://t.co/3qhuwMVxAc — Takuya Akiba (@iwiwi) 2018年12月3日 普段地道にハイパーパラメータを調節している僕はすぐにOptunaについて調べました。 これは使わねばならん！！！ そう確信したのですが、残念ながら現在行なっている大学の研究ではkerasでかなり実装を進めてしまっていました。そこで、hyperasというkerasユーザーに優しいハイパーパラメータチューニングのライブラリを使ってみることにしました。 インストール 以上。 (僕はこれでいけた) (他の方法は自分で調べてくれい) チュートリアル 公式GitのR
hyperoptって何してんの？ - Qiita
hyperoptのロジック、使い方、検証結果についてまとめる はじめに 機械学習でモデルを作成する際、hyper-parameterのチューニングが必要になります。 gridサーチで徹底的に調べることができればいいのですが、DNNのようにパラメータ数が多くなると、計算量がとんでもないことになります。 ランダムサーチでパラメータの探索を行えば、計算量を少なくすることは可能ですが、最適なパラメータを見つける確率は低くなります。 そこで、効率よく、良さげなパラメータを探索していく方法に、Sequential Model-based Global Optimization（SMBO）というものがあります。 pythonには、SMBOを利用するためのライブラリであるhyperoptというものがあります（kagglerがよく利用しているらしい・・・）。 hyperoptで検索すると、使い方を説明した記
AI開発を円滑に進めるための契約・法務・知財
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learning
メディカルAI専門コース オンライン講義資料
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
Kubeflow
What is Kubeflow?The Kubeflow project is dedicated to making deployments of machine learning (ML) workflows on Kubernetes simple, portable and scalable. Our goal is not to recreate other services, but to provide a straightforward way to deploy best-of-breed open-source systems for ML to diverse infrastructures. Anywhere you are running Kubernetes, you should be able to run Kubeflow. NotebooksKubef
Open source Machine Learning at scale with Kubernetes - MLOps Lifecycle for data-scientists & machine-learning engineers - Model & Data Centric AI - Polyaxon
OverviewClients, tools, and core libraries FeaturesClients, tools, and core libraries TrackingAutomatically track key model metrics, hyperparams, visualizations, artifacts and resources, and version control code and data OrchestrationMaximize the usage of your cluster by scheduling jobs and experiments via our CLI, dashboard, SDKs, or REST API Optimization Use our optimization algorithms to effect
メルカリの今年1年間の機械学習の取り組みとこれから
これはMercari Advent Calendar 2017 の2日目の記事です。 昨日は @stanaka の分散ファイルシステムはブロックチェーンの夢を見るか でした。 今回は@Hmj_kd が、メルカリの機械学習の取り組みや機械学習エンジニアの今年行ってきた活動のいくつかをご紹介したいと思います。 以下、一部にて機械学習をMLと略します。 この1年間で機械学習で取り組んだこと 私が入社したのは2017/01で、社内では二人目の機械学習エンジニアでした。 その当時は speakerdeck.com にあるように、プロダクトにMLに関するものはありませんでした。 現在は、チーム全体でマネージャも含めて約10人ほどの組織になり、活発に実験や開発が行われています。 いくつかを列挙しますと - 商品出品時の価格推定とサジェスト - 一部カテゴリについて商品タグの推定 - 商品出品時のカテゴリ
CS229: Machine Learning
Course Information Time and Location Instructor Lectures: Tue, Thu 4:30 PM - 6:15 PM (PT) at NVIDIA Auditorium CA Lectures: Please check the Syllabus and Course Materials page or the course's Canvas calendar for the latest information. Quick Links Course Logistics and FAQ Syllabus and Course Materials Previous Offerings: Winter 2024, Fall 2023, Summer 2023, Spring 2023, Fall 2022, Summer 2022, Spr
論文メモ：Understanding Black-box Predictions via Influence Functions - Qiita
論文メモ：Understanding Black-box Predictions via Influence Functions機械学習画像認識Chainer深層学習 元論文 Understanding Black-box Predictions via Influence Functions ICML2017のベストペーパーです。 概要 非常に内容の濃い論文ですが、主なコントリビューションは以下の3点にまとめられると思います。 影響関数(influence function)を用いて、個々の学習データの有無や摂動が予測結果に与える影響を定式化 効率的な計算手法の提案 「ネットワーク挙動の分析」、「ネットワークを混乱させる摂動の計算」、「ドメイン不適合の検知」、「ノイズラベルの検出」の4つのユースケースの紹介 手法 準備 学習データを$z_1$, $z_2$,..., $z_n$($z_i
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
Variational Autoencoder徹底解説 - Qiita
今回はディープラーニングのモデルの一つ、Variational Autoencoder(VAE)をご紹介する記事です。ディープラーニングフレームワークとしてはChainerを使って試しています。 VAEを使うとこんな感じの画像が作れるようになります。VAEはディープラーニングによる生成モデルの１つで、訓練データを元にその特徴を捉えて訓練データセットに似たデータを生成することができます。下記はVAEによって生成されたデータをアニメーションにしたものです。詳しくは本文をご覧ください。 本記事で紹介している内容のPythonコードはコチラにあります。 1. Variational Autoencoderとは？ まず、VAEとはどんなものであるかを説明したいと思いますが、その前に通常のオートエンコーダーについて触れたいと思います。 1-1. 通常のオートエンコーダー オートエンコーダーとは、 教師
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