Gdlc10 grid
- 1. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. INFRASTRUCTURE + LIFE + INNOVATION AIエンジニアでなくても簡単にAI開発が実現する時代に 株式会社グリッド AIサービス開発グループ 宮﨑えり子
- 2. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 自己紹介 名前：宮﨑えり子 所属：株式会社グリッド AIサービス開発グループ 出身：三重県亀山市 大学進学のため上京。 都内中堅私大で、社会学（スポーツ社会学）を専攻。 2013年4月に某スポーツ新聞社に入社。 記者職に就き、プロ野球担当を5年。 （大阪、名古屋を転々、、、） 並行して、高校野球、プロサッカー、プロボクシング、 時にはカメラマンも。 2018年3月に株式会社グリッドに入社。 AIに初めて触れ、勉強勉強の日々です、、、
- 3. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 機械学習/深層学習AI開発プラットフォーム ReNom GRIDが自社開発した機械学習/深層学習のフ レームワークReNom（リノーム）。機械学習 /深層学習のフレームワークは、開発にはソフ トウェアとアルゴリズムに関する深い知見と 高い技術力が必要となります。 ReNomの設計思想は、複雑なアルゴリズムを 誰でも簡単に扱うことができ、様々なアルゴ リズムを組み合わせる事をコンセプトとして おり、複雑な課題を解決し、新たな発見から 大きなインパクトを提供する、ビジネス実践 を目的としたフレームワークです。 GRIDは「人工知能を誰でも使えるように一般 化する事」 「より高度なアルゴリズムを開発し、さらな るブレークスルーを生み出す事」を目指し、 この2つのミッションに対して取り組んでいま す。 （リノーム）
- 4. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 機械学習/深層学習AI開発プラットフォーム ReNom ReNom Products DL TDA IMG TAG DP ディープラーニグ フレームワーク TDAアプリ＆API 画像認識アプリ ＆API 教師データ作成 アプリ データ前処理 アプリ CN RL RG AD 外部システム 連携API 深層強化学習API 回帰モデル作成 アプリ（12月） 異常検知アプリ＆ API （来年2月）
- 5. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. AIって話題だけど、、、 AIってどのような ことに活用できるの？ 難解なアルゴリズムが 分からない、、、 プログラミングできない と何もできないん でしょ？ 専門家じゃないと 使えないんじゃ ないの？
- 6. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. ReNom IMG |モデル開発アプリケーション GUIベースで画像認識モジュールを開発できます。
- 7. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. 本職は営業ですが、、、 プロジェクトA プロジェクトB プロジェクトC 営業のお仕事をしながら、並行してモデル開発を行いました。 時には２〜３個の案件を同時進行しました。 約２カ月間で、画像認識のモデル開発案件を６件実施しています。
- 8. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGでモデル開発すると ※イメージ CAR CAR CAR CAR CAR CARCAR CAR CAR タグ付け（約700枚） １〜２日間 モデル構築 １〜２日間 モデルの比較 １日 予約機能がある ので、週末に複 数のモデルがで きます！ データ受領から約１〜２週間 タグ付け（数千枚） モデル構築 モデルの評価 データ受領から３〜４カ月 ＜これまで＞ ＜ReNomTAG/IMGを用いた場合＞
- 9. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGでモデル開発すると ※イメージ CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR CAR 短時間でモデル構築することが可能なので、すぐに精度の 確認ができます。 精度が出ない場合、タグ付けに立ち返り、モデルの再構築 も可能です。 試行錯誤も容易に繰り返すことができます。 GRIDでは、、、 商談段階でお客様からサンプルデータを受領し、一旦、モ デル構築してみるということをしています。 提案書の段階で、ある一定の道筋をお客様に提示すること が可能となり、Pre-PoCのツールとしても使用しています。
- 10. Copyright © 2018 GRID All Rights Reserved. TAG/IMGを用いて感じたこと これまでエンジニアが３〜４ヶ月をかけていたという、タ グ付け、モデル構築、評価までの作業を１〜２週間で、行 うことができた。 一連のモデル開発の作業がGUIで行えるので、難しいアル ゴリズム（YOLOv1、YOLOv2、SSD）、パラメータが分から なくても、試すことができた。 分からないなりにでも、直感的にさまざまなパターンの学 習結果をすぐに確認することができるので、適切なアルゴ リズムとパラメータの設定が見えてきた。