先日、株式会社FiNCさんとABEJAとの共同で、学生向けのDeep Learning勉強会を実施しました。

経産省が今年6月に発表したレポートによれば、「ビッグデータ」、「IoT」、「人工知能」は、今後大きな発展が見込まれる一方で、現時点でそうした分野を担うIT人材が1.5万人不足しており、2020年度には4.8万人の不足が見込まれ、日本国としての産業発展の成長を阻害する課題として認識されています。

本勉強会的は、こうした人工知能研究者や開発者が不足している現状を打開し、新産業の担い手育成を目的として、開催いたしました。

FiNCさんもABEJAも、Deep Learningの研究に早期から取り組み、得た研究成果をプロダクトとして展開をしている企業です。これまでの試行錯誤の経験を活かして、Deep Learningにおけるパラメーターのコツをお伝えし、実際に手を動かしてチューニングを実行してもらうことで、理解を深めていただけることを期待しました。

チューニングのコツを学ぶ

勉強会には、東大、早稲田、慶應、筑波、法政など、様々な大学から、Pythonを日常的に使用し、Tensorflowでのチュートリアル経験がある学生の皆さんにお集まりいただきました。運営側でAWSの開発環境を用意し、ABEJAのCRO(Chief Research Officer）の緒方が説明に移ります。

ポイントは2つです。

・どのパラメーターが、実行速度や学習速度の変化に影響しているのか

・ネットワーク構築方法の変更が、精度にどのようにインパクトするのか

当日に使用した資料は、Slideshareにあります。興味のある方は、ぜひご覧ください！

いざ実装

メンターとして、FiNC、CTOの南野さんと、エンジニアの方々、ABEJA緒方が、適宜質問を受け付けました。限られた実装時間の中で、最も高い精度を出した方には賞品を、ということで、twitterで #DLTuningathon を追っていただくと、参加者たちによる精度向上の軌跡をご覧いただけます。

実際に取り組んでみると、精度70%超えが1つの壁、80%を超えた数名での優勝争いとなりました。3時間の実装時間を終え、最終的に、大学4年生のY.Mさんが精度84%超えをたたき出して優勝！

-優勝者コメント

人工知能の分野で成果を上げているDeep Learning(DL)の手法から、最新のDLフレームワークの使用方法まで丁寧に解説をしてくださり、その後用意してくださったクラウド上のDL実装環境を用いて学んだ知識を実際に手を動かして確認できたことは、とても素晴らしい体験となりました。

ハンズオンにおいては限られた時間の中で考え、結果を出せたことを嬉しく思っています。今回のハンズオンではDLのチューニングを行いましたが、用意してくださった時間とGPU環境を考慮して、単純なハイパーパラメータだけでなく、GPU上に構築可能な大きさのネットワークを構築することや、学習速度を向上させるような正規化手法を適用することで、デモとして用意されたモデルよりも高い画像認識精度を達成することができました。今後は、勉強会で学んだ知識を、今自分が取り組んでいる研究に活用していきたいと思います。

表彰後は、メンターと参加者での交流会を実施。

どこで、なぜつまづいてしまったのか、どうして精度が出たのかと、参加者、メンター同士での情報交換が活発に行われました。ご参加をいただいた皆さん、ありがとうございました！

今後も継続して、勉強会を開催予定です。より多くの方に興味を持っていただけることを期待しています！ここでは書ききれない技術者として成長できるようなノウハウ、ポイントをぜひお届けできれば幸いです。

ABEJAでは今後も、これから突入する産業構造変革の担い手となる人財の育成、テクノプレナー輩出に注力をしていきます。

最後になりますが、ABEJAで、私たちと一緒にIoT、Bigdata、AI分野を、技術面、ビジネス面ともに盛り上げていきたい方は、お気軽にコンタクトください！

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