GDG DevFest Osaka 2019 日時：2019年12月08日 10:30～ #DevFest19 #gdgosaka #Japan #Osaka #Google TensorFlow Lite, Edge TPU and Auto ML(Google 佐藤 様) 機械学習のお話。 なんでML？→新しいプログラミング。AIはアプリケーションの１つ。 IoT膨大な情報。いちいちコーディングしていられない。MLは『なんとなく』を実現してくれる。新しい手段。 とにかく情報を集め、そこからパターンを作り出すのがML。自動プログラミング。精度100％はでないが、強力（近似までもっていける）。 最近は小さいコンピュータにもMLが乗っている。スマホ、ラズパイ等。 エッジ側にMLがあると レイテンシが少ない。 ネットに繋がってなくても動く データがローカルで完結する 必要なデータのみを圧縮しクラウドへ モバイル用に『TensorFlow Lite』登場。 Firebase ML KiTにも『TensorFlow Lite』含まれている。 CPUクロックの向上が飽和状態、専用プロセッサに特化し始めている。 ランタイムで専用プロセッサとの間を取り持つ モデルを作り、コンバーターで最適化 Dance Like（スマホアプリ） セグメイテーション 体の部位を特定して判断 Smart Mirror 鏡にカメラを埋め込みリアルタイムで画像を認識変換 Edge TPU Googleが１から開発したCPU。 Efficientnet Googleの最も早いニューラルネットワーク 60fpsで物体を判断検知。工場の外観検査（京セラ）で使っている Coral Googleのハードウェアプラットフォームで買えます。 データサイエンティストが少ない⇒半自動化がクラウド側のAutoML AutoML Vision（京セラの事例：工場の製品に傷）独自の機械学習を作る。 高い品質のデータと機械学習の基礎知識があれば短期間で構築可能 数万円で始められる Q.アノテーションを自動でしてくれないか。 A.傷⇒多種多様なので、キューピーではAutoインコーラーでハズレ値検知を行うモデルを使...