機械学習関係の勉強会メモ③

GoogleのAI取り組み話のメモ

　
DLは80層
　
Google Photos(スマホアプリ)
　写真を自動ラベル付け
　
Smart Reply(自動返信予測機能)
　Gmailで返信メッセージを予測し表示してくれる機能。
　利用者は、メッセージを選択すれば入力不要

DeepMind社のWaveNet
　音を生成するニューラルネットワーク
　例) クラッシック音楽を入力として、オリジナルのそれっぽい曲を生成できる。
　
DCの空調管理をAIにしてDC全体で15%のコスト削減
　
★GoogleではAIは研究段階ではなく実用している★
　

GoogleのAIサービス

学習済みAPI

　
画像、動作、音声認識API等があり。
Google Cloud Platform(以降GCPと記載)で利用可能
cloud.google.com
　
　

①CLOUD NATURAL LANGUAGE API

cloud.google.com
　
強力なテキスト分析が可能

　
入力した文章を語句解析し、ラベル付け(Event、Other、Person等)やWikiのリンクも自動探索する。
また文章全体で重要なキーワードの特定も可能。(Salienceが重要度を意味する)
　

②CLOUD SPEECH API

cloud.google.com
　
音声を認識してテキスト化する。

　

③CLOUD TRANSLATION API

　
Google翻訳のAPI
　

④CLOUD VISION API

cloud.google.com
　
画像認識機能を提供

　
Safe Searchタブには、アダルト度や暴力表現度のスコア情報も出力される。
　

⑤CLOUD VIDEO INTELLIGENCE

cloud.google.com
　
動画認識機能を提供

　
動画で表示された場面に写っているものを認識しラベル付けしてくれる。
　

カスタマイズ用

①Tensor Flow

　
完全オープンソース化。自由に使ってよし。
Deep Learningフレームワークのデファクトスタンダード
HWベンダーも含めたエコシステムが構成されてる。
数学知らなくても利用可能
CPUでも動作可能だが、活用するにはGPUが必要。
　

②CLOUD MACHINE LEARNING ENGINE

　
Tensor Flow実行環境をクラウドで提供。
GPU環境を1時間100円程度で利用可能。
　

学習モデルの活用

　
モデルは数百MB程度のサイズ
モバイルなどに搭載可能。オフラインでも利用可能。