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【SES x MLSE】ChainerCVとAzure Web Appsで始めるデプロイ入門
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191101
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/191101605ed96d-9104-4f63-9036-82b8dfbe6cca
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SES2018059.pdf (81.5 kB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-08-29 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 【SES x MLSE】ChainerCVとAzure Web Appsで始めるデプロイ入門 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | ワークショップ | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 株式会社キカガク | ||||||||
| 著者名 |
吉崎, 亮介
× 吉崎, 亮介
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 機械学習のモデル構築に関する研究が多く進められる中，学習済みモデルを推論サーバーへデプロイするまでの方法が解説されることは多くありません． しかし，機械学習を活用するまでの工程にはこのデプロイに関する知識は必要不可欠といえます．今回は機械学習システムの開発 ・ 運用にまつわる生産性や品質の向上の追及を目的に発足した機械学習工学研究会 （MLSE） との合同企画として，この学習済みモデルをデプロイするまでのワークショップを開催します．テーマは画像の一般物体検出として，ディープラーニング向けのフレームワークである Chainer の画像に特化した ChainerCV とパブリッククラウドである Azure の Web Apps という容易にデプロイできるサービスを利用します．教師データ作成，モデル構築，学習済みモデルのデプロイまでの一連の流れを実際に組みながら紹介します． | |||||||
| 書誌情報 |
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2018論文集 巻 2018, p. 271-271, 発行日 2018-08-29 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
