テクノロジー

2020.02.27

機械学習、はじめの一歩 〜 ヤフー福岡 Tech Meetup#6 レポート

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みなさま、はじめまして! ヤフーの天神オフィスで働くエンジニアの李(イ)です。

2019年1月29日(水)に、Fukuoka Growth Next6回目のヤフー福岡 Tech Meetupを開催しましたので、レポートします。

改めてにはなりますが、このTech Meetupは、ヤフー天神オフィス内のエンジニアだけでなく、福岡で働くエンジニア・デザイナーの方々と、情報交換し、より広く交流していきたいという目的の元、運営しております。

そこで、今回は弊社だけでなく、福岡の他社のみなさまにも登壇していただきました!

※ 当日のタイムテーブル

時間 内容 スピーカー タイトル
18:30 開場 - -
19:00 開始の挨拶 - -
19:05-19:30 LT(5〜10分) x 3 土井 賢治
田中 健太
家富 淳
ヤフオク!における出品時タイトル推薦機能の裏側
画像検索での学習モデルについて
画像検索における機械学習(Cloud TPU の活用事例)
19:30-19:45 パネルディスカッション - -
19:45-20:10 LT(5〜10分) x 3 近永 智之
田原 卓弥
田中 康貴
児童向け機械学習教育の現場から
実務での機械学習推進とあるあるネタ
機械学習を業務に導入した話
20:10-20:25 パネルディスカッション - -
20:30- 懇親会 - -
21:30 閉会 - -

まずは、MCから開会のあいさつ。

mc挨拶の様子

今回は、「機械学習、はじめの一歩 」というテーマで 6名のスピーカーの方にプレゼンいただきました。その様子をお伝えしていきます。

ヤフオク!における出品時タイトル推薦機能の裏側

まずは弊社の土井より、ヤフオク!の出品時タイトル推薦機能がどのように実現されているかをテーマとし、機械学習での画像検索をメインにお話ししました。

登壇者の土井

また、弊社で開発しているOSSのNGT(Neighborhood Graph and Tree)を利用した事例や、今後の展開についてもご紹介しました。

NGTの説明

画像検索での学習モデルについて

続いて、株式会社ベガコーポレーションの田中 健太さんから画像検索での学習モデルについてお話しいただきました。

ベガコーポレーションのECサイトLOWYAの画面

ベガコーポレーションさんの家具・インテリアECサイトには、画像検索の機能がありますが、この検索機能を実装する上で工夫した点や、どんな特徴を持った学習モデルを使用したかをご紹介いただきました。

機械学習に無知な私が聞いても簡単に理解できるくらい、画像検索の流れについて非常に分かりやすくご説明いただきました!

登壇者の田中さん

画像検索における機械学習(Cloud TPUの活用事例)

続いて、去年弊社のグループ会社として仲間入りいただきました株式会社ZOZOテクノロジーズの家富 淳さんより、画像検索における機械学習でCloud TPUを活用した事例についてお話しいただきました。

登壇者の家富さん

一般的に、画像の機械学習には時間とお金がたくさんかかると言われていますが、Googleが開発したCloud TPUを活用することで、より早く且つ安く学習させることができるという内容でした。

特に距離学習とCloud TPUの相性がとても良い点や、処理速度の精度、Cloud TPUを使用する際のメリットやデメリットについてもご紹介いただきました。

ここまで3名のセッションが終わり、その後パネルディスカッションの場を設けました。参加者の方々からスピーカーへ、ご質問・ご意見などたくさんいただき、活発なコミュニケーションが行われました。

質問の際は、参加者からTwitterに #yjfukuoka ハッシュタグをつけて質問を挙げていただき、MCが一つずつ取り上げていく形式で進めていきました。

パネルディスカッションの様子

児童向け機械学習教育の現場から

続いて、児童向けの機械学習教育について、株式会社グルーヴノーツの近永 智之さんよりご紹介いただきました。

登壇者の近永さん

本セッションでは、

Scratch上で画像認識や音声認識の機能を実装できる拡張ブロックであるAI Blockの開発事例、小学生向け授業の事例を中心にお話しいただきました。

最近、世界的にも子供や学生向けのプログラミング教育が必須になりつつあり、世間からも注目されている中で、個人的にもとても興味深いお話しを伺えました。

実務での機械学習推進とあるあるネタ

続いて、株式会社福岡銀行の田原 卓弥さんより実務での機械学習推進を中心にお話しいただきました。

登壇者の田原さん

機械学習のモデルを強くしていくために最も大事なことは、

現場知識が大事であり、そのためには現場を巻き込むこと、

そして現場と仲良くすることがポイントになる、とのことでした!

機械学習を業務に導入した話

続いて最後のセッションではグループ会社の業務に機械学習を導入した事例を中心に弊社の田中よりお話ししました。

登壇者の田中

業務に機械学習を導入するには

  • 機械学習を使うべき課題を選択する
  • まずは小さくはじめる

以上のことが最も大事だそうです。

また、Pythonで並列/分散処理を行うライブラリであるDASKについても紹介しました。

続いて、 2回目のパネルディスカッション。こちらでもたくさん投稿いただきました。ご質問いただいたみなさま、ありがとうございました!

パネルディスカッションの様子

終わりに

2回目のパネルディスカッション後、懇親会の時間を設けました。

終了時間まで会話が途絶えることなく、終始盛り上がりを見せていました。多様なバックグラウンドの参加者同士、充実した意見交換の場を過ごしていただけたのではないかと思います。

懇親会の様子

この度は、足元の悪い中、たくさんの方にお越しいただき、ありがとうございました。

また、ご登壇いただきました方々、改めまして本当にお疲れさまでした。また、ありがとうございました!

引き続き、福岡での交流の場を作っていきたいと思います。次回の開催もConnpassを予定しておりますので、参加したいという方は、以下のConnpassページの「メンバーになる」ボタンを押してください。みなさまのご参加をお待ちしています!

ヤフー福岡 connpass ページ


Juseung Lee(イ ジュスン)
エンジニア
Yahoo! JAPANトップページを担当、福岡天神オフィスで働いています

Yahoo! JAPANでは情報技術を駆使して人々や社会の課題を一緒に解決していける方を募集しています。詳しくは採用情報をご覧ください。

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