イベントの概要

「ディープラーニングにGPUを活用した事例・ソリューションを共有する」という主旨で、AI・ディープラーニングの利用や開発、インフラに関わる方向けに開催されたイベントです。

今回私たちは『DMM.comにおけるレコメンドへのDeep Learningの活用』とういタイトルで登壇・発表をさせていただきました。
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内容としては、去年レコメンドチームで取り組んだ『パッケージ画像を用いたレコメンド』についてです。前回、ブログで書かせていただいた【資料公開】Cloudera World Tokyo 2016で登壇しましたの内容から「パッケージ画像レコメンドのためのDeep Learningのモデル作成」に絞ってお話をさせていただきました。

登壇資料は以下よりご覧いただけます。興味ある方はぜひご覧いただければと思います。

※ 当日撮影禁止とさせていただいた部分に関しては、資料から省いておりますm(_ _)m

今後の展開

現在、パッケージ画像レコメンドの次のステップとして、「Deep Learningの活用した動画コンテンツのシーン解析」を行っております。

動画コンテンツのシーン解析を進めるにあたり、公開資料にもあったDeep Learningを活用するにあたってどうしても泥臭い作業になってしまう「学習データの作成」を機械的に行う仕組み作りに取り組んでおります。こちらについては、次回のIDCフロンティア様主催のイベント(日程は未定)で登壇・発表をさせていただく予定です。

登壇者よりヒトコト

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DMM.com Labo システム本部　　中野

Deep Learningを用いたサービスが昨今では、徐々に増えてきた印象にあります。サービスを作成することはもちろんのこと、IDCフロンティア様のようにインフラ部分、屋台骨として支えてくださる企業さんも増えてきました。

登壇後の懇親会でも、Deep Learningに関して楽しくお話しさせていただきました。今、もっとも熱気がある時期にあるのではないかと感じております。

現在の環境は、Deep Learningを活用しやすい環境にあると思います。様々な知見が共有されているとともに、ツールやインフラに関しても整っております。我々もどんどん活用するとともに、皆様がサービスを作成した際には、ぜひ知見を共有頂ければと思います。

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DMM.com Labo システム本部　　領家

IDCフロンティア様と出させたいただいたプレスリリース(DMM.comラボとIDCフロンティア、コンテンツレコメンドの精度向上を共同検証)をきっかけに、今回のイベントに登壇させていただきました。 Deep Learningの活用事例や苦労話などを聞けて、非常に勉強になるとともに、とても良い刺激をいただきました。

Deep Learningの活用にはまだまだ泥臭い作業が必要な部分も多く、様々な課題も残っています。ただ一方で、クラウドサービスのGPU環境が使えたり、簡単に実装するためのライブラリも充実しいるので、比較的簡単にDeep Learningを用いたサービスを構築できるようになってきました。Deep Learningは決して「万能器」ではありませんが、面白いサービスや世の中を便利にするためのツールとしてどんどん研究・活用が進んでいけばと嬉しく思います。そして、私自身もDMMのサービスをより面白く便利なものにするために、Deep Learningの様々な活用を進めていこうと思います！

現在取り組んでいる「Deep Learningを活用した動画のシーン解析」/「学習データの半自動作成」についても、登壇の機会をいただいているので、またこちらも共有できたら！と思います。

【資料公開】「ディープラーニングで進化するAIと次世代インフラ＆プラットフォーム」で登壇しました

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