Deep Learning Lab 第6回目に参加してきました
今日はマイクロソフトで開催されたdeep learning labに参加してきました。
機械学習の案件を受注する際に注意しておくべき点がすごく理解できる内容でした。
実際に登壇されている企業はまだ機械学習が今ほど騒がれていない時期から取り組まれていて、今のAIブームで軌道に乗ってきているといった感じがします。
これから、人工知能界隈のビジネスはどんどん盛んになっていくと思われますが、
やはり先行投資しているこうした企業が持つノウハウは、後発企業にとってはとても貴重な情報となり、今回のセミナーもすごく有難い内容でした。
どういうところにコストがかかるのか、客先への成果物はどのようなものにするのかしっかり定義してから、見積る必要があるかなど。
最近キカガクの吉崎さんも同じような記事をそういえばqiitaにあげていましたよね。
そのほか気をつけるべきところとして、以下のようなことがあげられていました。
- どのくらいの精度が必要か
- どのくらいの速度が必要か
- 学習データは十分あるか
- 追加学習は必要か
- 機械学習によらない手法はないか
- 誰がどのようにデータを集めるか
- 学習データの権利ほ誰が持つか
たしかに良質なデータが十分な量ない場合、学習させることができず、要件を満たすことができません。
その時点で案件として成り立たないので、最初のヒアリングでしっかりと前提条件を確認しておくことが重要です。
それから、費用対効果に見合うかどうかと、
AIを使う必要がない可能性もあるということもよく言われる話で
今回も含まれていました。機械学習の手法もたくさんあるので、
要件によって手法を変えて試す必要があります。
コストで元が取れるかも重要ですが、やはりマーケティングにあたる話題性というのが今は大きい気がします。AIを取り入れてるからという理由で注目度があがると考えている企業は多いと思います。
でも、それも今のうちだけな気もしますよね、そのうちAIなんて当たり前となると
コストの部分を考える比率がほとんどになるでしょう。
今回は4企業からの講義があり、
マイクロソフトさんの取組で勉強になった内容がありました。
Azure Data Science VMという素晴らしいVMがあるそうで、プリインストールで機械学習がすぐにできる環境が無料で用意されてるとのこと。インスタンス代のみで、自分でいちから色々準備する必要がないそうです。
普段chainerはあまり使わないのですが、こちらはもともと入っていて、簡単にはじめられて便利そうだからやってみようという気になりますね。
VS codeでも何か拡張機能があるようで、Azure に簡単にデプロイできるようになるとかなのかな、ちょっと気になるので、明日あたり触ってみようと思います。
最後に気になったのが、Ｐo Cのためにマイクロソフトさんがクラウド利用料を、負担してくれるというもの。ただし、条件はいくつかあるのですが、、、chainerつかわなきゃいけなかったり、継続利用することというものがあり、悩みますね。
今回のDeep Learning Lab もすごくよかったです。他のAI系セミナーと、比較しても質がいいと思います。次回も楽しみです。
