こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。ペパボ研究所では、機械学習を用いた新たなサービスの機能開発や運用手法についての研究開発を行っています。今日はペパ研の機械学習基盤の構想と、その運用を支援するために開発したツールについて紹介します。 はじめに 機械学習によってサービスの課題を解決していくためには、サービス資産との連携と、学習結果の利用が容易となる仕組みが必要となります。複数サービスを運用するペパボにこの仕組みを提供することを考えると、大規模にかつ即時適用可能な状態で運用するには基盤化が不可欠です。また、利用する学習結果は永続的なものではなくサービスの成長に合わせた継続的な改善が必要なため、機械学習基盤の運用においては改善結果の反映を継続、かつ安定して行うことができるかが課題となります。 このエントリではサービスと連携した機

このスライドは 2017 年 1 月 17 日 (火)、ベルサール高田馬場で開催された「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」の最初のセッション、「これから始める人の為のディープラーニング基礎講座」にて、エヌビディア合同会社 ディープラーニング部 村上 真奈が講演しました。 このセッションでは、ディープラーニングをこれから始める方を対象に、必要な基本知識について説明します。ディープラーニングではニューラル ネットワークに大量のデータを学習させる事で画像認識や物体検出など様々な認識を行う事が可能です。セッション前半は、画像認識問題で使われる畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を理解する為の基礎概念について説明します。ニューラル ネットワークの基本となる多層パーセプトロン、誤差逆伝播法、確率的勾配降下法やミニバッチ学習などディープラーニングの学習過程