トークイベントBITVALLEY2018に参加して来ました
参加の目的
以下，いくつか気になった点をメモしています．
Talk1
社長さん達による基調講演
幸せを目指して欲しい (DeNA南場) → 誰かを幸せにした時 → 夢中である時
ホーム感があったがいい (CyberAgent藤田社長)
お金は潤滑油・結果であって幸せを目指すべし (GMO熊谷社長)
## Talk2 #### プログラミング教育の技術的アプローチ - 成績評価 →コサイン類似度を使用
- 衝突判定 → 領域を簡略化する → 四角形を円にして、円同士の距離計算で衝突範囲ができる
Talk3
農家を支える技術
Webだけでアプリっぽくできる → PWAと呼ばれるものを使うできる．まだiOSに正式対応してないなど課題もある．
システムが巨大になると大変なのでマイクロサービス化する → gRPCを使うとできる．Googleが開発したマイクロサービス通信の仕組み．
Talk4
GoogleMapで現実世界のゲームを作ろう
- Google Maps Games SDKを使うと色々できる． Google maps GamesSDKの実際の動作と優位
Google Maps Games SDK の 特徴 → Google Mapと同様の3Dベクトル地図データ(地図・建物・POI情報)の提供 → ゲームがプレイしやすい場所(POI)の提供 → Unityのネイティブプラグイン提供 → Unityで建物を自由にカスタム可 → 一定の規則でPOIを生成できる
Talk5
深層学習や強化学習を用いたGame × AIの取り組み
#### AIをどう使うか
プレイヤーのサポート
- アソシエーション分析 (大規模データに存在する関係性を抽出) Ex:キャラAを使っていたらキャラBが出る確率を求める Ex:キャラの関係を分析学習し自動でデッキ構築をする
ゲームバランスのサポート
大変なこと&楽しいこと
- 学習環境を0から作る必要がある．シミュレーションも必要．
- 特徴量エンジニアリングが複雑．盤面は色々ある．
- ゲームの構造に応じたアルゴリズムの開発が必要．最新研究を実装するだけではダメ．
- ユースケースの要件定義．意味のある施策でなければ意味がない．
Talk6 広告クリエイティブ制作と機械学習
AIをどう使うか
- 広告を自動生成する(楽天)．画像の雰囲気(スタイル)を変える GANを使ったり．
Talk7
TensorFlowとCloud MLで広がる、現場で使える機械学習
AIをどう使うか
Google社内 - 写真分類 - メール自動生成 - 文章の自動補完(Compose) - データセンサーの最適化 - その他色々．DeepLearningは当たり前に使われるようになった．
Google社外例 - 船が何やってるか予測 - 車の認識 (車種まで当てる) - タクシーの需要予測
Google の提供する機械学習環境
CloudML すでに学習ずみのモデルを使って簡単に画像認識できる．
AutoML 自分で学習データを用意する必要があるが，ハイパーパラメータの調整が必要ない．ハイパーパラメータの調整自体はGoogleの機械学習が行う． 最近では目的に特化したGoogle翻訳システムの開発も可能になろうとしている．マニュアル翻訳に特化など．
TensorFlow 言わずと知れた柔軟性の高い機械学習環境．
おわりに
当初の目的は果たせたかなと思います．熱くて自分の考えを持っている方が多くて，非常に刺激も受けられました．
今回はサポーターズの学生支援プログラムも助けていただき交通費を支援していただきました．本当にありがとうございました🙏
