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de:code2019の感想のまとめ

Microsoft 社主催の技術カンファレンスであるde:codeに初めて参加させていただいたのでレポートさせていただきます。一言でいうと楽しかったです。

マイクロソフト リサーチの AI / 自然言語処理研究 最前線 ・ 自然言語処理分野の AI 研究 最新動向とその先の未来

同じ人が登壇していたのでまとめます。
Microsoft Researchのリーダーが話す今のマイクロソフトのMLの研究、特にNLPの最前線や日本での研究開発、産学連携などの話でした。
Data to TextやText to Imageなどデータの転換技術の話とかはその応用目的なども踏まえて話されており面白かったですね。ContextとResourceの2軸で問題を捉えたときのMicrosoftの研究開発の進捗や課題感なども聞けて幅広い話が聞けました。
また研究チームの組織にも触れており、多くのパートナーと連携していることが興味深かったです。Microsoftレベルで多くの研究者を抱えていても、やはり多くのパートナー(そしてその多くは大学などの研究機関)との連携に熱心になっているのは意外でありながら納得でした。Googleとかもめちゃくちゃ大学と連携してますもんね。自分たちも自前主義に陥らずに外部と適切な連携を組んでいきたいと思いました。

激変するリアル店舗 ~現場に落ちるリテール AI 事例と Azure Databricks から始めるリテール AI 入門~

リテールAI研究会が行っているリテール(小売)におけるAzureや機械学習の活用事例。機械学習エンジニアのいない領域でもAzureのDatabricksを使うことで協調フィルタリングを実装して店舗の売上を増加させるというのはAzureみたいなフルマネージドサービスの威力を感じました。
リテールAI研究会の強さは簡単・わかりやすい・即効性を重視したプロセスに落とし込んだところだと思います。Azure Databricksを使うことで爆速で成果を出していくのはめっちゃいいですね。

こうすれば Deep Learning 推論は速くなる!Intel AI ソフトウェア製品を活用した推論高速化手法のご紹介

普段はサーバーサイドを触ることしかないのでエッジの話も聞いてみたいと思ってみたんですが進化がやばいですね。エッジだとリッチな計算リソースがないのでいかに効率よく計算できるようにするかが重要だと思うのですが、Intelはコンパイルを最適化することで内蔵GPUでも高速処理できるようにしている話が面白かったです。機械学習というと外付けGPUの話ばかりなので内蔵GPUでも1.5倍くらい高速になっていて進化に驚きました。

あなたがコルタナさんに「ラーメン」と尋ねたとき、それはコルタナさんに何を求めていますか?

Cortanaさんの話…ではなくNLPにおける検索のIntentやEntityのお話。AzureのCosmosDBとDatabricks、Machine Learning Serviceを使ってWordのグラフ構築やIntentの紐づけを実施したというもの。内容自体は鉄板の手法なのですが、それがAzure上で簡単に組めてしまうこと、何より1.5ヶ月で検証できたというのがスゴイですね。PoCをサクッとやるならAzureという流れは確実に来ている気がします。

Custom Vision で出来ること & 出来ないからって諦めてませんか?

Azure Custom Visionに関する座談会みたいな。実際にAzure Custom Visionを業務に使っている人の話がでたり参加者の気になっていることに答えてくれたり大きな声では言えない裏話がでたりと面白いセッションでした。
今回のde:codeでAzure Custom Visionのセッションは多いし参加者にも触ってみたことのある人が結構いたりとMicrosoft内外ともに注目度の高い機能なんでしょうね。

Azure Custom Vision で簡単アプリ開発! 〜せっかくなので他社 MLModel と比較してみよう!〜

Azure Custom VisionはGUIを使って簡単に画像分類モデルなどが構築できるサービスなのですが、実は様々な形式のモデルファイルが出力可能です。これを使って、似たような簡単モデル作成サービスと比べてみましょうという発表。
XcodeのCreateMLと比較したのが今回の例でした。精度自体は小規模データセットなのでほぼ差はでませんでしたが、このように互換性のある形で出力ができるサービスは利便性高いので便利。
Azure Custom Visionはマジで簡単に画像分類とかできちゃうし、それをiOSアプリに載せられるなら、これを使って面白い発想のアプリとか今後出てくるんじゃないでしょうか?

Azure Machine Learning service Deep Dive ~自動機械学習から MLOps まで~

ある程度の大きさのプロダクトを開発していると運用するのがしんどくなってくるのはどこでもそうだと思います。それは機械学習も同様でやっぱりこういうML Ops系のサービスはとても注目している分野です。
機械学習を運用するときは弊社でもそうであるようにDocker + Kubernetesでスケーラブルにするのが現状の最適解だと思うのですが、これを自分たちで管理するのはかなり大変です。Azureの機能群を使うことで、そこをいい感じにフルマネージドサービスにしてくれるみたいです。
発表を見た感じだとめちゃくちゃ便利そうで機会があれば導入したい気持ちです。ここらへんは実際に使ってみて感想をどっかでかけたらよいですね。

EXPO

ほかにもいろいろ展示を見ましたがHoloLensの未来感がやはりずば抜けてワクワクしましたね。実装するためのツールキットがかなり充実しておりかなりDXの高い印象を受けました。本体の価格が高いことからまだまだtoCには遠いですが世界変える感じがありましたね。
あと、EXPOでちょまどさんを見かけたので少しだけお話させて頂きました。過去にXamarinを導入したプロジェクトを覚えていてくださりとても嬉しかったです。ささやかですがリデザインした弊社のステッカーを押し付けさせていただきました。

まとめ

今回は機械学習の話題を中心に参加しましたがHoloLensやスマートスピーカー、Azureの他の機能の話などかなり密度の濃いイベントでした。
機械学習に関して言うならば、機械学習そのものの技術開発をしながらも機械学習で機能開発し運用するという一連の流れを取ろうとしているのをかなり強く感じました。凝ったアイディアでなければAzureの流れにそって開発するだけでPoCやファーストリリースはできそうな感触があります。
de:code2019は最先端の技術やサービスに触れられたりとても刺激的なイベントでした。今後の発展が気になるものばかりで今から来年のde:codeが楽しみです。

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某Fintech企業の人工知能の中の人。 データ分析・機械学習・データサイエンス・金融工学…etc Twitterのフォローもどうぞ!
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