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AI & GCP(Cloud Machine Learning) トレーニング

受講日数
1日間
受講料
100,000円(3/14 は、初回限定 50,000円)

近年の機械学習ブームで、多くの企業がAI・機械学習の分野に参入していますが、実際にうまくデータを活用し、サービスに生かせている例は、あまり多くないのではないかと思います。AIの分野で、Amazon、Netflix、Googleなど、すでに多くの企業が実装しているレコメンドシステムは、数少ないAIの成功事例の一つです。


近年AIの中でも、深層学習が特に成果を上げ、多くの企業が深層学習ベースのレコメンドエンジンを開発していますが、各企業が重要視している技術であるため、一般には、深層学習を使用したレコメンドシステム作成の方法はあまり出回りません。


日本語の書籍でも、2019年2月22日現在、深層学習を用いたレコメンドシステムの作成方法を扱っている書籍は一冊もありません。


しかし、論文ベースでは公開されており、今回は、

 

・2016年にGoogle, Incによって発表された、
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
https://arxiv.org/abs/1606.07792

 

・2017年にシンガポール国立大学(NUS)によって発表された、
Neural Collaborative Filtering
https://arxiv.org/abs/1708.05031

 

を中心に日本であまり出回っていない深層学習を用いたレコメンドシステムの作成方法について、解説・実装していきます。

今回は、時間の都合上、レコメンドシステムのクラウド実装は行いませんが、
レコメンドシステムのクラウド実装の可能性の一つとして、Cloud Machine Learning Engine(Cloud ML)があり、簡単な来店予測モデルの実装を行うことで、Cloud MLに触れていただく機会も最後に追加しました。ご参考になれば幸いです。

 

※ このトレーニングは、クラウドエースが作成したオリジナルコンテンツです。

直近の開催日程
現在予定しているトレーニングはありません。

トレーニング概要

対象者

・将来レコメンドエンジンを開発する予定のある担当者
・現在レコメンドエンジンを開発、運用している担当者
・機械学習部門やデータ活用部門の担当者
・POS データを扱っている担当者
・Google Colaboratory で扱えないような大きなデータを扱う担当者

前提知識

・基本的な機械学習の知識
・プログラミング言語 Python の基礎知識
・Python のライブラリ Numpy と Pandas の基礎知識

目標

ー第一部ー
・ローカル環境からGoogle Cloud Storageを経由して、Datalabにデータをアップロードする方法を知る。
・DatalabとColaboratoryの使い分けを知る。
・ローカル環境や、Colaboratoryで扱えないような大きなデータの扱い方を知る。
・POSデータを例として、一般的なログデータの扱い方、活用方法を知る。
・POSデータと映画の評価データを使用して、レコメンドエンジンというデータ活用方法を知る。
・広く一般に使われている、アイテムベース協調フィルタリングと顧客ベース協調フィルタリングの理論を理解し実装する。
・2016年にGoogle, Incによって発表された、
Wide & Deep Learning for Recommender Systems
(https://arxiv.org/abs/1606.07792)を理解し、Deep Modelと比較する。
POSデータを用いて、Deep ModelとWide&Deep Modelそれぞれを実装する。
・2017年にシンガポール国立大学(NUS)によって発表された、
Neural Collaborative Filtering
(https://arxiv.org/abs/1708.05031 )の理論を理解し、映画の評価データ(MovieLens)を用いて実装する。
・上に挙げたそれぞれのレコメンドシステムを比較する。

ー第二部ー
・Cloud Machine Learning Engine(Cloud ML)を使ってみて、Cloud MLを理解する。
・POSデータを用いて顧客の来店予測モデルをCloud MLで学習させ、Online Predictionを実行する。
・Cloud MLの実装上、気を付ける点を知る。

当日必要なもの

・受付用の名刺1枚
・PC(最新版の Google Chrome をインストールしてお持ち下さい)

※ インターネット接続に制限のある環境(接続可能ポートが
制限されている、等)では、一部の演習に支障がある場合が
ございますので、制限のない PC をご持参下さい。

事前準備

※ Google Cloud Platform を初めて利用される方は事前にアカウント(GCP Project)の作成をお願いします。

GCP Project の作成方法はこちら

※ Google Cloud Platform はアカウント作成後、300 ドルの無料使用枠が付与されます。
本ハンズオンで利用する GCP サービスは、こちらの無料枠で収まる内容となっています。

プログラム

第一部
ー基本知識の確認ー
・最小限必要な、Python、Numpy、Pandasの知識の確認
・DataLabの基礎知識
・ローカル PC から GCS を経由して Datalab にデータをアップロードする方法

ーレコメンドエンジン入門ー
・レコメンドエンジンの概要説明

以下のレコメンドエンジンでは、
以下のデータセットを使用します。
オープン POS データ:https://www.kaggle.com/chiranjivdas09/ta-feng-grocery-dataset

映画のレビューデータ:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/

ー協調フィルタリングー
・協調フィルタリングの実装
・協調フィルタリングの性能評価

ーDeepLearning を使ったレコメンドエンジンー
・DeepLearning を使ってレコメンドエンジンを実装
・DeepLearning を使ったレコメンドエンジンの性能評価

ーNeural Collaborative Filtering ( Neural 協調フィルタリング)ー
・Neural Collaborative Filtering の実装
・Neural Collaborative Filtering の性能評価

 


第二部
ーGoogle Cloud Machine Learning Engine 入門(以下 Cloud ML )ー
・Cloud ML での店舗来店予測の機械学習モデル( DeepLearing )の学習
・店舗来店予測の機械学習モデルを Cloud ML でオンライン予測

 

講師

鈴木 瑞人

Mizuto SUZUKI,株式会社パッパーレ CEO

東京大学理学部生物学科、同大学院新領域創成科学研究科を修了(医科学修士)。バイオサイエンスと情報工学を横断した領域を学ぶ。2015 年 4 月より実践的機械学習勉強会を主催し、学生や社会人向けに実践的なデータサイエンスのスキルを伝える活動も行っている( 947 人が登録)。テクノロジーを用いて日本の産業の復興と人類の幸福最大化に貢献することをミッションとする。

 

受講料

100,000円(3/14 は、初回限定 50,000円)

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受講料
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