機械学習プラットフォーム・サービスの選び方

自己紹介• 田上健太• @haizine_regonn• 2018年島根県にIターン• フリーランスとして活動• 機械学習コンテンツのポッドキャスト配信• VR技術やVTuber活動

機械学習(データ分析)PaaS

機械学習プロジェクトの全体像

構想フェーズPoCフェーズ

実装フェーズ運用フェーズ• テーマの選定• Proof of Concept• 機械学習モデルの• 機械学習モデル構築• 機械学習モデルを搭• 実行計画の立案

モックアップ構築• システム実装

載 したシステムの 運用

機械学習プロジェクトの全体像
取り上げるサービスのほとんどはここまでカバーできている
今日のメイン構想フェーズ

PoCフェーズ

実装フェーズ運用フェーズ• テーマの選定• Proof of Concept• 機械学習モデルの• 機械学習モデル構築• 機械学習モデルを搭• 実行計画の立案

モックアップ構築• システム実装

載 したシステムの 運用

本日あまり話さないこと• TensorFlow、PyTorch等のフレームワーク紹介• それぞれのプラットフォームの詳しい使い方等• 一部サービスでのデモンストレーションあり

Amazon/AWS
Google/GCP

今回の調査
対象
(2019年3月調査時)

IBM/Watoson
Microsoft/AzureSonyUber

調査以降の動向• Microsoft• ドラッグ&ドロップの 機
械学習ツールを発 表日本発の分析サービスも色々出てきた
MatrixFlow

nehanGUIでの機械学習• フローを組み立てればよい• 非エンジニア向けというわけではなく、ある程度知 識の最近の機械学 習 プラットフォームの傾向あるエンジニアが素早くプロトタイプを作れる
データを渡すだけで自動分析• ある程度の精度を出すだけだったら十分• AIの民主化
API利用等の本番運用もプラットフォームでできる• データさえあれば、動くものを作ることができる• パラメータ調整等もプラットフォーム上で完結する

サービス公開に向けてすでにモデル構築済み
GCP/CLOUD MACHINELEARNING ENGINEAWS/Amazon SageMaker

Jupyter Notebookで構築
Microsoft/Azure Machine
Learning Service(AWS/AmazonSageMaker)

コードを書かないで構築
ブロック組み立て型• データ処理フロー構築• ニューラルネットワーク層を構築

データ登録型• 画像系• テーブルデータ系

サービス公開に向けてすでにモデル構築済み
GCP/CLOUD MACHINELEARNING ENGINEAWS/Amazon SageMaker

Jupyter Notebookで構築
Microsoft/Azure Machine
Learning Service(AWS/AmazonSageMaker)

コードを書かないで構築
ブロック組み立て型• データ処理フロー構築• ニューラルネットワーク層を構築

データ登録型• 画像系• テーブルデータ系

すでにモデルが構築済み• GCP/CLOUD MACHINE LEARNING
ENGINE• TensorFlow/scikit-learn/XGBoost等のライブラリで構築済みであれば、TPUやGPUを利用した高速なモデル ト
レーニング、評価、デプロイがで きるようになっている• ローカル環境でモデルを構築して、GCP上でジョブとして実行する• Docker, TensorFlow関連が強いすでにモデルが構築済み• AWS/Amazon SageMaker• Tensorflow/Chainer/PyTorch/MXN etといったフレームワークの SageMaker用Wrapperが用意されて おり、それに合わせてコードを変更 すれば、SageMaker上でトレーニン グを行い、デプロイができる• S3上にワークスペースを作成して、AWSのインスタンス上でJupyter
Notebookを動かす• ONNX(オニキス)という共通のディープラーニングモデルフォー
マットに強いサービス公開に向けてすでにモデル構築済み
GCP/CLOUD MACHINELEARNING ENGINEAWS/Amazon SageMaker

Jupyter Notebookで構築
Microsoft/Azure Machine
Learning Service(AWS/AmazonSageMaker)

コードを書かないで構築
ブロック組み立て型• データ処理フロー構築• ニューラルネットワーク層を構築

データ登録型• 画像系• テーブルデータ系

Jupyter Notebook上でモデル構築をしたい• Azure Machine Learning Service• 独自のライブラリでデータ処 理を 行 うためなれが 必 要 だけど、学習部分は色々な分類機を用いて学習を行ってくれる• Azure上でJupyter Notebookを動かす• Xboxサービスを展開している
ためIoTのノウハウが強い

サービス公開に向けてすでにモデル構築済み
GCP/CLOUD MACHINELEARNING ENGINEAWS/Amazon SageMaker

Jupyter Notebookで構築
Microsoft/Azure Machine
Learning Service(AWS/AmazonSageMaker)

コードを書かないで構築
ブロック組み立て型• データ処理フロー構築• ニューラルネットワーク層を構築

データ登録型• 画像系• テーブルデータ系

ブロックで組み立てる• 先程も書いたが最近特にサービスが多い(MatrixFlow,nehan,Dataiku)• IBM/Watson Studio• Microsoft/Azure Machine Learning
Studio• (後でデモンストレーション予定)• Sony/Neural Network Console• サービスまでデプロイはできな いが、画像処理ディープラーニ ングの相性が良い

サービス公開に向けてすでにモデル構築済み
GCP/CLOUD MACHINELEARNING ENGINEAWS/Amazon SageMaker

Jupyter Notebookで構築
Microsoft/Azure Machine
Learning Service(AWS/AmazonSageMaker)

コードを書かないで構築
ブロック組み立て型• データ処理フロー構築• ニューラルネットワーク層を構築

データ登録型• 画像系• テーブルデータ系

データ登録型(画像系)• GCP/Cloud AutoML• 画 像 を 登 録 してラベルを 付 けるだけで学習を行うことが可 能データ登録型(テーブルデータ)• IBM/Watson Machine Learning• CSV等でデータを登録して、項 目を設 定するだけで学 習が行えて、デプロイまで可能

データ登録型(テーブルデータ)• Uber/Ludwig• カラム情報を記載したyamlファイル とデータCSVを準備すれば、ローカ ルのコンソールで学習ができてしま う• 画像データ等もある• Facebook/Prophet• 時系列に特化しており、DataFrame を渡すだけで、未来の予測をしてく れるデモンストレーション• 実際に新しくなったMicrosoftのAzure
Machine Learning serviceの新機能 Visualinterface を触ってみる• UberのLudwigでもやってみる• Kaggleにコードを書かずに挑む!!