『GCPUG Sapporo vol.2 ML Night』で毎朝体操と深層学習について発表しました。

2016年8月30日(火) に札幌のミライスト・カフェで開催された『GCPUG Sapporo vol.2 ML Night』で『来栖川電算における機械学習活用事例 ~TensorFlow で毎朝体操を賢くした話~』という発表を行いました。

今回は会場が札幌ということでしたので、Google Hangout を使ったリモート発表となりました。
おそらく現地の WiFi の影響だと思いますが、途中少し途切れて聞き取りづらいかった部分があったかもしれません。その部分に関しては、こちらのスライドで確認して頂ければと思います。

GCPUG Sapporo vol.2 ML Night from Youhei Yamaguchi

今回の発表のポイントは次です。

  • 十分なデータがあれば、従来手法よりも深層学習の方がよくなる。
  • 深層学習でハイパーパラメータを探索しだすと実験の管理が難しくなるので、TensorFlow を補うツール「TensorFlow Manager」を作った。
  • DNN をスマホで動かすには、処理速度やメモリ容量の問題があるので、それを解決するツール「TensorFlow Compiler」を作った。

TensorFlow Manager や TensorFlow Compiler については、実際に様々な業務に活用しています。いずれは、お客様へ提供したり広げてゆく予定ですのでご期待ください。

これらのツールや深層学習や機械学習に関するノウハウ、画像やセンサーに関するノウハウ、毎朝体操に興味がある方はご連絡ください。

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