最後のLTは渡邊 雅俊 様 (Nイメージングシステム株式会社*1 エンジニア)
発表テーマ:「画像認識エンジンの導入事例」

 

実際に機械学習をさせたAIにより画像を仕分けさせることを事業として展開を始めているNイメージングシステム株式会社さん

今回はその成果をお話ししてくださいました。

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ディープラーニングに加えて転移学習をこなすことで数万枚の画像からシーンに合わせた画像を仕分けして分類させる作業を自動でしてもらい、人の仕分け作業を自動化させるものです。

この分類させるためのデータを教師データ*2として覚えさせ、自動で仕分けさせることに成功したそうです。

人工知能自体は得意不得意があるそうですが、52のシチュエーションを90%以上の確率で自動で仕分けることができる頼もしい機会に仕上がったとのこと。

 

前々から渡辺さんのプロジェクトは存じ上げていましたが、なんとこの仕分けすることができるシステム、6つのシチュエーション(12000ファイル)を学習するのに2時間かかったそうです。

さすがに画像ファイルとなるとCSVなどのデータよりも重いようです。

普通のディープラーニングの学習時間が10分程度ですが、大量のデータを学習させるにはやはりスパコンが欲しいようです。

詳しいLTの内容でそうそう真似できない内容です。

 

課題とされている点は「シチュエーションを正確に覚えさせるにはデータを正確なものを用意して入力させないといけない」ということで、どうやら機械学習の共通の課題のようです。

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単純に見えて非常に応用性の高い技術ですので、防犯や子供に見せたくない画像を自動で削除するチャイルドガードのプログラムなど、横の展開も意識されているようですので、作成の方法は記事には掲載いたしません。

 

一通りのLTを終えてエンジニア同士でプログラムのことを懇談会で話すなど、みなさんエンジニアとして誇りを持ってお仕事されているようでした。

 

福岡のデータサイエンス・機械学習の勉強会/LT会はまだ始まったばかりで拙い点もあるけど、今後も継続して行い福岡の発展に繋げていきたい(カラビナテクノロジー株式会社 川上氏)ということで今後の福岡の最前線のエンジニアから目を離せない状況が続くようです。非常に次回の開催が楽しみですが、「季節ごとを意識している」ということですので、次回は秋になりそうです。

それでは、また!

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*1 Nイメージングシステム

*2 教師データの項目を参照