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Deep Learning
クラウドGPUとエッジAI
iOSコンソーシアム開発技術WG 11月定例会
で、画像認識って何よ
?
身近な画像認識
QRコード タグ付けAR写真アプリ
画像認識
画像解析 物体検出 颜识别
身近な画像認識
シーン判別/
タグ付け
お掃除ロボレシートアプリ
OCR?形状認識 空間認識
画像認識
シーン解析
Watsonにも画像認識
サービスあります
https://visual-recognition-demo.mybluemix.net
Watson Visual Recognition
? 一般画像分類
? 顔の位置と年齢?性別
? 食べ物判定
? 文字認識
(Closed Beta?英語のみ)
? カスタム分类器の作成
できること
やってみた
やってみた
やっぱり
オリジナルの画像認識を
作りたい!
GUIツールあります
Watson Visual Recognition
Tool
Watson Visual Recognition
始め方
叠濒耻别尘颈虫にログインしてカタログを选択
カテゴリ-&驳迟;奥补迟蝉辞苍
Visual Recognitionを選択
基本的にそのままで翱碍
価格プランを决めて作成
無料プランあり?
(1日250イベントまで)
もうできた
サービス資格情報から
api_keyをコピー
Visual Recognition Tool
先ほどの补辫颈冲办别测でログイン
さあ実験を始めよう
カスタム分类器の作り方
画像を用意
? Visual Recognitionは「1クラス最低10枚」「推奨5
0枚以上」の画像を入れれば分類器が作成できる。
フォルダごとに画像を分けたら「アーカイブユーティリティ」
にドラッグすれば、フォルダごとの圧縮ファイルができます
分类器の作成
分類器の名前を決めて(例:dogs)
クラスの名前を決めて
(例:Chiwawa)
zipファイルをドラッグ
クラスを追加
作成!
1?5分ほど(画像が多ければ30分くらい)待って
training が ready になったら学习终了です
これだけ
お寿司判定AI
(ただしマグロに限る
)
会社マッチ度
判定AI
アイドル判定器 画像は会場のみ
各社の
AI関連サービス
(API?開発環境)
Microsoft
Cognitive Services
Azure
Machine Learning Studio
IBM Watson
Watson Machine Learning
Google
Ready to Use Machine Learning Models
Amazon AI
より高度な要求に応えるには
独自モデルの構築が必要
Deep Learning with GPU
? Deep Learningには大量の計算資源が必要。特に学習時。
? 推論時もDNNの学習時の流れを踏襲して比較していくの
で計算速度は重要。
? CPUよりも並列処理が得意なGPUが注目されて来た。
Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
高!!
長時間の学習には
電源管理?室温管理なども
重要になってくる
そこでクラウド
クラウドGPUインスタンス比較
(2017/11/14現在)
Microsoft NCシリーズ Tesla K80(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.54/h
Microsoft NC6シリーズ Tesla P100(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.49/h
Microsoft NDシリーズ Tesla P40(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.49/h
IBM Tesla K80 (x2) $5.30/h
AWS P2シリーズ Tesla K80 (x1 ~ x16) $1.542/h ? $24.672/h
AWS P3シリーズ Tesla V100 (x1 ~ x8) $5.243/h ? $41.944/h
GCP K80 (P100提供予定) $0.770/h
さくらインターネット
さくらの専用サーバ 高
火力シリーズ
Tesla P40 x1 ?349/h(税抜)
さくらインターネット
さくらの専用サーバ 高
火力シリーズ
Tesla P100 x1 ?357/h(税抜)
機械学習向けではないのでGrid K2 K520 M60を除く
AWSは東京リージョン オンデマンドインスタンス GCPは台湾リージョン
ゲーミングPC用GPUを活用
するという手も。。。
Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
長時間の学習時には電源管理?室温管理などの
問題もあるが、実験にはいい
骋笔鲍→狈笔鲍
Deep Learning
GUI環境
CSLAIER(chainer)
Neural Network Console
/ SONY Neural Network Libraries
Visual Studio Tool for AI
Visual Studio Code for AI
エッジ础滨への流れ
なぜ今エッジAIなのか?
?レイテンシーの少なさ
?ネットワークコスト
?セキュリティ?プライバシー
IoTとエッジAIは
親和性が高い
組み込み向け製品
? NVIDIA Jetson - GPU搭載の小型ボード
? Microsoft Embedded Learning Library - ラズパイなどでも快
適に動作できるように学習済みモデルを圧縮するライブラ
リ
? Intel Movidius Neural Compute Stick - Caffe / Tensorflow対
応の推論補助用USBデバイス
iPhone XのNeural Engine
= FPGA
最初に来るエッジAIは
モバイル向け
CoreML TensorFlow Lite
? Facebookも Caffe 2 Go を発表
Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
学習はクラウドで
推論はモバイルで
学习もいつかエッジに
CoreMLから
AI始めてみませんか?

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