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Tendances (20)
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- 2. 自己紹介 shibui yusuke ● いろいろ → メルカリ → TierIV（いまここ） ● MLOps改めデータ検索基盤エンジニア ● もともとクラウド基盤の開発、運用。 ● ここ5年くらいMLOpsで仕事。 ● Github: @shibuiwilliam ● Qiita: @cvusk ● FB: yusuke.shibui ● 最近の趣味：自宅警備と環境改善 cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知 2
- 3. 過ぎたるは及ばざるが如し ● 課題： Work-from-homeでリアルタイムな コミュニケーションの機会損失 ● 解決策： 端末とディスプレイを増やして コミュニケーション機会の損失防止 ● 結果： ○ bluetoothがどの端末に接続しているか わからなくなった ○ ネコがデスクに乗ると・・・ 3
- 4. 今日お伝えしたいこと ● 最近の自動運転 ● 一般道で自動運転車が走るための機械学習のモデルとシステムとデータ ● 今日話さないこと：機械学習の論文やアルゴリズムや実装 4
- 5. 自動運転の現在 5
- 7. 自動運転のシステム（一部） Dynamic Object Traffic Light Detection Classifier Scenario Selector Control Localization Sensing Map Data Vehicle Interface Sensors Lane Driving Parking Etc. Scenario Planning Perception Detection Tracking Prediction Mission 7
- 8. 自動運転のシステム（一部） Dynamic Object Traffic Light Detection Classifier Scenario Selector Control Localization Sensing Map Data Vehicle Interface Sensors Lane Driving Parking Etc. Scenario Planning Perception Detection Tracking Prediction Mission 8
- 10. モデル 10
- 14. システム 14
- 16. ソフトウェアとモデルのテスト ● ソフトウェア開発ではプログラムを通してロジックをテストする ● 機械学習ではコードを通してデータで確率をテストする 入力 正解 出力 assert 指標 推論 evaluate YES or NO 0 ~ 1 ソフトウェア開発のテスト 機械学習のテスト モデル 関数 関数 テスト通過率：95/100 Accuracy：99% Precision：95% Recall：60% 16
- 17. ソフトウェアとモデルのテスト ● ソフトウェア開発ではプログラムを通してロジックをテストする ● 機械学習ではコードを通してデータで確率をテストする 入力 正解 出力 assert 指標 推論 evaluate YES or NO 0 ~ 1 ソフトウェア開発のテスト 機械学習のテスト モデル 関数 関数 機械学習を実行する コードのユニットテスト 17
- 18. 結合テスト ● CIとしてコードとモデルを推論環境にインストールしてテストする モデル 管理 レポジトリ 実行環境 ● CI環境を起動 ● 自動運転OSをPull ● レポジトリからコードを checkout ● モデルをダウンロード ● プログラムのテスト ● モデルの稼働テスト ● 推論テスト ● CI終了 model development software development ● （モデルのビルド） モデルが取得・導入可能 であることを確認 ソースコードのテスト コードからモデルを ロードできることを検証 コードから推論を検証 ＋負荷テスト ＋プロファイル ＋脆弱性診断 ＋外れ値検知・・・ 評価結果 18
- 20. データ 20
- 21. データ ● 巨大な非構造化データの収集と管理 一日の記録 ● ログ（圧縮）：100GB ● 解凍し画像に変換：1,000GB ● 画像枚数：1,000,000枚 この中から必要なデータを探す！ 21
- 25. 変化との戦い 消えた信号 25
- 27. おわり 27
- 29. We are hiring! 29 ● Sensing & Perceptionエンジニア ○ カメラ、LiDAR、RADARを用いたリアル タイムなセンシング、認識の開発を行う 仕事です。 ○ センシングや認識の開発だけでなく、 キャリブレーションやデータセット 作りなど、自動運転の社会実装において 必要な機能開発に幅広く関われます。 ● https://herp.careers/v1/tier4/czP-r7Y5GaJV ● MLOpsエンジニア ○ 毎日テラバイト単位で増える非構造化 データを、便利に使えるようにする 仕事です。 ○ クラウド、機械学習、バックエンド、 フロントエンド、デバイスまで、 フルスタックにエンジニアリングが 楽しめます。 ● https://herp.careers/v1/tier4/zHA-dVY6ORa4
- 30. © 2020 Tier IV, Inc. 30 2021