ML Ops Study #2

第 2 回 ML Ops勉強会の開催のお知らせです。 機械学習を本番システムで運用し始める前、し始めた後、のあれやこれやを共有しあいましょう。定義がはっきりしている領域ではないので、機械学習のアルゴリズム「以外」を対象にした勉強会と考えています。

第 1 回を開催したうえで、以下のような話題は ML Ops 的な話となります。

• 効率的なデータ準備に関するtips
• 学習し直したら急遽データが壊れたということがないようなデータ監視、運用方法
• モデルを再学習し直すタイミングのシステマチックな判断方法
• 再学習したモデルをデプロイし直すかどうかのシステマチックな判断方法
• 学習モデルのサービング方法
• サービング環境へのモデルのデプロイ方法
• etc...

第 1 回の様子はこちら

参加資格

参加者の属性を揃えるため、本勉強会には 本番環境に機械学習を投入した経験のある人 を参加対象とします。

※性善説での運用としますので、何かチェックをするなどはありません。

スケジュール

時間は目安ですので変更の可能性があります。主にTalkが増加する or 減少する場合があります。

19:00〜：Openning

会場諸注意など

19:10〜：Talk1：機械学習プロジェクトを頑健にする施策: ワークフロー、仮想化、品質向上、知識移譲 etc

クックパッド（株）研究開発部 @takahi_iさん

クックパッドで実施している機械学習プロジェクトを管理するための活動について紹介します。負債化しやすい機械学習プロジェクトの品質を保つために導入した施策や、実験の再現性を向上しプロジェクトコードのチーム共有をすすめる取り組みについて紹介します。

19:45〜：Talk2：ドローン点検・測量を機械学習を使って圧倒的に簡単にしました

ソニーネットワークコミュニケーションズ（株）（兼・エアロセンス（株））クラウド開発運用部4課 松本 大佑さん、真子 創志さん

エアロセンスでは、ドローンから撮影した空中写真をクラウドにアップロードし、クラウドで３次元データやオリジナルの空撮地図を作成し、今まで不可能だった空からの点検・測量を行っています。昨年、このシステムに機械学習を取り入れることで、 点検・測量を圧倒的に簡単にしました。このセッションでは、エアロセンスのクラウド（エアロボクラウド）でどのように機械学習を活用しているか、また、空中写真 + ドローン + 測量機器という特殊な組み合わせをどのように学習に生かして実サービスにおいて活用しているかを中心にお話しをします。

20:15〜：懇親タイム

20:45〜：LT1：Kelner: 爆速で構築できる機械学習モデルサーバー

クックパッド（株）研究開発部 Leszek Rybicki さん

機械学習のモデルファイルを使って、簡単にAPIサーバーを立ち上げるツール、kelnerを紹介します。発表ではkelner の使い方とkelnerを開発したモチベーションについて解説します。

21:00〜；LT2：TensorFlowの訓練済みモデルをAndroidアプリに載せるときに苦労した話

有山 圭二 さん（有限会社シーリス）

内容調整中

21:15〜：LT3：メルカリの機械学習基盤これまでとこれから

@metalunk (Ryusuke Chiba)さん（メルカリ）

違反出品検知などのこれまでの取り組み，Feature Extraction やハイパーパラメータ最適化などの，これから作りたい基盤についてお話しします。

21:30：撤収

撤収しましょう。

会場情報

※クックパッドさんのご好意により会場をお借りすることができました。

クックパッド株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー12F JR山手線 恵比寿駅より 徒歩約10分

• 開場は18:30からとなっています。
• 恵比寿ガーデンプレイスタワーを12Fまで上がると、すぐ横にガラス張りのキッチンが見えます。その中が会場となります。
• 受付ではconnpass登録名を告げていただきます。