AutoMLを利用した画像分類モデルのパイプライン構築

• Danggeunマーケットが「中古取引と関係のない」あるいは「扇情的な」写真かどうかを判断するため、画像認識モデルを開発

• Google Cloud AutoML Vision Edge を使用

→ WebUIで基本的な画像ラベリング機能を提供

→ 重複写真を自動でフィルタリング

→ 優れたモデル評価UI

• データセット作成戦略：運用部門との協業、キーワード検索、類似画像、類似投稿を活用

• 作成したモデルをサーバーとクライアントにデプロイ：TF Serving AWS EKS & TF Lite

• パイプライン自動化：Kubeflow

"今回は画像分類モデルにのみ AutoML を適用しましたが、

サービスに必要な他の種類のモデルが AutoML で提供されるなら、ぜひ使いたいと思います。

モデル開発が自動化された点も良かったですが、「データ前処理」「モデル評価」「モデル配備」の段階でコーディングがまったく不要だったのが本当に便利だと感じました。

パイプラインコード以外に書いたコードがほとんどないため、保守業務も最小限に抑えられました。"