月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2016 年 12 月

Posted by 中井 悦司 (Google Cloud Platform Solutions Architect)

新年あけましておめでとうございます。本年も Google Cloud Platform をどうぞよろしくお願いいたします。

先月（2016 年 12 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返りますが、今回はとくに次の記事に注目してみたいと思います。

• Cloud Machine Learning と Cloud Dataflow による特殊な画像分類

それでは、この転移学習とはどのような仕組みなのでしょうか？　実はそれほど複雑なものではありません。次の図は、Inception-v3 の全体像をあらわしたものですが、前段の「Feature extraction part」と呼ばれる部分で画像の特徴を取り出した後、後段の「Classification part」の部分で画像の分類処理を行います。ImageNet の画像データを使って学習させることにより、Zebra（シマウマ）、Dalmatian（ダルメシアン）、Dishwasher（食洗機）など 1000 種類の画像を識別することができます。この Inception-v3 を実装したコードと学習済みのパラメーターが TensorFlow のライブラリーとして公開されています。

そして、独自の画像データを学習させる際に、学習済みの Feature extraction part を再利用しようというのが、先ほどの記事で紹介されている転移学習の手法になります。任意の画像データを Feature extraction part に入力すると、その特徴を表した Feature vector （特徴ベクトル）が出力されます。これは、2048 個の浮動小数値が並んだデータで、オリジナルの画像データを見るよりも、このデータを見たほうがより高い精度で画像の種類が識別できるというものになります。そこで、学習対象のすべてのデータについて、まずは、学習済みの Feature extraction part を用いて特徴ベクトルを取り出します。その後、これらの特徴ベクトルを教師データとして、後段の Classification part の再学習処理を行います。

上の図からもわかるように、Classification part は、非常に小さなニューラルネットワークですので、学習に要するコンピューティングリソースはわずかで済みます。最後に、既存の Feature extraction part と再学習した Classification part を結合すれば、独自のデータに対応した新しいニューラルネットワークの完成です。もともとの Inception-v3 は、1000 種類の画像を識別すると説明しましたが、これは、後段の Classification part がそのように作られているためです。新しく学習した Classification part では、異なる種類の画像を識別することが可能です。自社製品の画像など、さまざまな応用が考えられることでしょう。

ちなみに、これらの処理を実現するサンプルコードでは、Feature extraction part による特徴データの取り出しには Google Cloud Dataflow、そして、Classification part の再学習処理には Google Cloud Machine Learning を使用しています。

その他には、次のような記事が公開されました。「GCP のアイコンとアーキテクチャ図サンプル」は、GCP に関わるエンジニアには必見の記事ですね。みなさんが開発したシステムのアーキテクチャ図を作成して、技術情報の発信にも活用してください。

[新製品, 新機能]

• Container Engine 最新版 : Kubernetes 1.5、自動ノード管理、ステートフル アプリ、HIPAA に対応 12/22
• 可用性を向上させる地域管理対象インスタンス グループが GA リリース 12/9
• ユーザビリティが向上した新しい Cloud Client Libraries 12/20
• 1 つの PowerShell コマンドレットで Windows と Linux リソースを管理 12/1

[顧客事例]

• 株式会社ディー・エヌ・エーの導入事例：エンジニアを開発に集中させるために Google App Engine を起用！ 12/5

[パートナー関連]

• Compute Engine : IBM ソフトウェアが既存ライセンスで実行可能に 12/5
• GCP 対応の Red Hat OpenShift Dedicated が GA リリース 12/13
• Improbable と共同で次世代ビデオ ゲーム開発を後押し 12/19
• Cloud Foundry Foundation にゴールド メンバーとして加盟 12/20

[Developer Tips]

• GCP のアイコンとアーキテクチャ図サンプルを公開 12/27
• うるう秒への対応も万全 : 新しい パブリック NTP サーバーを公開 12/5

[ソリューション]

• Cloud Machine Learning と Cloud Dataflow による特殊な画像分類12/27
• 内部負荷分散によるスケーラブルなプライベート サービスの構築 12/22

[その他]

• Google クラウド アーキテクト認定試験（ベータ）の申込受付を開始 12/28
• 2016 年の GCP ブログ人気記事トップ 12 12/27
• ロード シェディングを利用して想定以上のトラフィックをさばく : CRE が現場で学んだこと 12/27