はじめに
@making さんからオファーをいただいて、12/17 (水) の JJUG ナイトセミナーで Java でカジュアルに機械学習するお話をしてきました。
Java というコミュニティ的に機械学習ガチ勢の方が圧倒的に少ないことが予想されたので、あんまり小難しい技術の話は含めず初学者向けの内容構成とし、機械学習をシステムに組み込んでいく上でこれは大事だよね… と個人的に思っているポイントを整理してスライドにしていったら、文字が多くなってしまった上に若干エモくて Java 的な話がほんのり程度になってしまったのが今回の反省点です。
なお講演時の動画が YouTube にアップロードされています ので、より詳しい話を知りたい場合はこちらをご覧ください。
Java と機械学習
Java で動く機械学習ライブラリ・フレームワークはわりと数多あって、でも Java で機械学習を利用する際のワークフローをすべてカバーするのがいいかというとそんなことはない、と私は考えています。
特に、モデルを作る際の feature enginnering やそのモデルの評価など、試行錯誤的に・繰り返し手早く実行したい操作については、Java のソースコードをコンパイルして一連の処理を最初から実行する… みたいなことをするよりも、R や IPython (Notebook) などを使ってインタラクティブ・アドホックな操作ができたほうが断然効率がいいのではないでしょうか (僕は R も IPython もほとんど使ったことないので、この辺りは僕の主観が色濃く出ています…)。
じゃあ Java で機械学習する価値がないか、というとそんなことはなくて、何だかんだで Java のコードはそこそこ速く動いてくれるので、サービス的に速度・レイテンシ的な要求がある場合や、機械学習を組み込もうとしているシステムが Java で作られているならば機械学習の部分も Java で統一したい… など主にシステム化以降のところで Java の機械学習を活用するのがいいんじゃないかと思っています。
指標値・メトリクスを設定して機械学習を活用する
これは懇親会の席でとある方から伺ったお話にもあったのですが、ビジネス的 or 精度的なメトリクスを設定せず、ただ何となく流行っているから的な理由で機械学習を導入する… という話をちらほらと耳にします。
わりと身近なレコメンデーション一つをとっても、そのレコメンデーションによって全体の売上が何 % 向上したのか、みたいなビジネス上の指標値を設定することは可能だと思います。そのような指標値をせずに機械学習を導入してしまうと、それはチューニングはできない・機械学習アルゴリズムをおいそれと変更することもできない、ただただ辛みのつまったパンドラの箱に成り下がってしまうので、僕の身の回りでこういうことにならないように、気をつけないといけないよなー、と思った次第でした。
まとめ・感想
JJUG 主催のセミナーにはいままで聴講者としてたまに顔を出していましたが、まさか機械学習のネタで登壇する日が来るとは思ってもみませんでした (以前の納涼 LT 大会にスピーカーとしてエントリしたものの、会社イベントを優先する必要があって止む無く断念したこともありましたが…)。
JJUG は渋谷java ほど カジュアル (= 自分の好き勝手・気ままに話したいことを話す) なコミュニティではないので、発表する内容は理解を優先した構成にしてみました。その分、「この内容は果たして聴講者に伝わるんであろうか」とヤキモキしたりすることもあって、久々に資料作りで消耗しました。でも楽しかったですね！
