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ソフ協シンポジウム「深層学習の最新動向と産業へ与えるインパクト」

2016年2月11日 浜松パレスホテルにて、浜松ソフト産業協会シンポジウムが行われました。
そこで行われたディープラーニングのお話がとても面白かったのでまとめます。

お話をしてくれたのは、株式会社PreferredNetowrks大野健太(@delta2323_)さん。

株式会社PreferredNetowrksさんは、IoTno広い分野でDeepIntelligenceを実現することをVisionとしています。

ざっと面白かったところだけ駆け足で…

IoTの課題

爆発的に広がりつつあるIoTというキーワード。そこでの課題ってなんだかわかりますか?意外なところにあるんです。

課題1.データ量の爆発とリアルタイム性の課題

IoTデータをクラウドに送ってたらコスト的にあわない。
自動運転システムなどだったら、遅延が許されない

課題2.データの種類も爆発し過ぎで人の手では処理しきれない

すべての処理が学習可能としないと無理というわけです。

画像からの特徴抽出

最近、必ず出てくるお題。画像抽出。
http://www.vlfeat.org/overview/hog.html
ざっくり、特徴抽出は職人技ということでした。
そこを救うのがDeepLearningというわけだ。

画像認識にDeepLearningという流れ

ILSVRC2012画像認識コンテストは2012年から上位はすべてDL。
その正答率も年々アップ。エラー率は、2012年で16%も2016年には3.9%

Googleによる顔認識

DeepFace

深層学習には大量のGPUが必要だ

さくらの高火力コンピューティング

なぜGPUは深層学習に合うのか

産業界適応例 ファナックの深層学習とピッキング

 

 

深層学習でバラ積みロボットの0から学習

異常検出
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/pdf/3L4-1.pdf

産業界適応例 自動運転デモ(赤いマニュアル運転カー無版)

CESでトヨタがぶつからない車のデモ

 

ざっと駆け足で書き込みました。

思い出したら、また追記しておきます。