Monaca UG OSAKA #6まとめ
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電脳侍
@deno_samurai
Monaca UG OSAKA 始まり！ #monaca_ug #monaca pic.twitter.com/dpos3u2z16
2019-02-28 19:37:53
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Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
推論と意思決定はこれまでもできていた。認識、習熟、理解がAI/機械学習によって広がった部分。 #monaca_ug
2019-02-28 19:54:54
塚田亮一
@tsukadaryo1
和歌山からの帰り道に、Monaca UG OSAKAの勉強会にお邪魔してます！ #Monaca_UG pic.twitter.com/mIX2wHAmO9
2019-02-28 19:56:18
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Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
アイディアデザイン → ビジネスデザイン → PoC（概念実証） → 運用&製品化。 今日はこのPoCについて。 #monaca_ug
2019-02-28 19:56:26
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
PoCのマイルストーン。データ取得 → データ蓄積 → データ確認 → アノテーション → モデル設計 → モデル作成 → ... #monaca_ug
2019-02-28 19:57:28
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
途中… 。データ確認：望み通りのデータが収集できているか。クレンジングとして不要なデータを省くステップがある。 #monaca_ug
2019-02-28 19:59:22
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
アノテーションの精度でAIの精度が大きく影響が出る。請負でやってくれるところもでてきている。とはいえ基本的に膨大な時間と労力（またはお金）が必要。専門的なものになるとアウトソースは失敗する可能性も。 #monaca_ug
2019-02-28 20:05:31
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
モデルの作成法：クラウドサービスを活用する、学習済みモデルを活用する、一からモデル構造を設計する #monaca_ug
2019-02-28 20:07:31
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
よくあるAIの課題であればオンラインや論文を探せば見つかることがある。それに当てはまらないと辛い。 #monaca_ug
2019-02-28 20:08:25
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
2年前。音声認識をアプリに組み込んだところ、単語の認識に10秒くらいかかる（iPhone7） #monaca_ug とても現実的ではなかったんだなぁ。
2019-02-28 20:12:51
Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
クラウドのAIサービスを使うと回線を使いすぎてしまう問題。レスポンスタイムも厳しい。 #monaca_ug
2019-02-28 20:14:25
電脳侍
@deno_samurai
中津川さん登場！ Neural Network Console #monaca_ug #monaca pic.twitter.com/3RKTILHLnd
2019-02-28 20:29:04
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Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
料理の栄養素を写真から判定する。中身はWatsonのAPIらしい。 #monaca_ug pic.twitter.com/wtr5qzq2ny
2019-02-28 21:05:39
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Atsushi@MOONGIFT
@goofmint
実行例。写真を撮ると料理名、食材が出る。 #monaca_ug pic.twitter.com/izMT9P2iFB
2019-02-28 21:08:20
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電脳侍
@deno_samurai
Monaca UG OSAKAの今回のテーマは機械学習。問題点については共感 #monaca_ug #機械学習 pic.twitter.com/nolOu5XFdr
2019-03-01 08:49:44
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電脳侍
@deno_samurai
Neural Network Consoleのデモ #monaca_ug #monaca #NeuralNetworkConsole #nnc #機械学習 pic.twitter.com/jqoh6FMccv
2019-03-01 08:52:25
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電脳侍
@deno_samurai
Monacaでの機械学習を使ったアプリの開発のポイント #monaca_ug #monaca #機械学習 #アプリ pic.twitter.com/ynMvY0vsr9
2019-03-01 08:57:56
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