リクルートテクノロジーズ、機械がパラメータを自動チューニングする仕組みを実現

　リクルートテクノロジーズは2月25日、大量の画像データを機械学習モデルにより解析する仕組みを開発し、リクルートグループのサービスへと実装したと発表した。

　同社によると、機械学習によるビッグデータ活用の一環として、機械学習モデルの精度向上の自動化に取り組んでおり、2015年12月から2016年1月にかけて約10日間、既存の機械学習モデルにおいて数万回のチューニングを自動で行い、約3％の精度向上を実現したという。

　同社はこれまで、ディープラーニングを活用した独自の画像解析システムを構築し、リクルートグループのサービスに実装している。たとえば、リクルートライフスタイルが提供する「ホットペッパービューティー」のネイルデザインの類似画像判別や、キュレーションメディア「ギャザリー」において不適切な画像を校閲する機能などに活用している。

　同社はシステム運用のさらなる効率化を目指し、画像解析における判別精度向上の自動化を実現。これまでITエンジニアの職人技に頼ってきたプロセスを自動化することにより、システムの精度やスピードの向上、ITエンジニアの大幅な負荷軽減が期待できるという。

　リクルートテクノロジーズが採用する画像認識の機械学習モデルは、大量の「教師画像」を用意し、そこに「正解カテゴリ」を付け、学習用の画像を用いて画像から繰り返し特徴を抽出。判別モデルを作成し、未知の画像の投入によってカテゴリの判定を行うという仕組みだ。

　今回自動化が成功したパラメーターチューニングは、判別モデルの作成における精度向上のプロセスの部分。精度向上においては、十数種類のパラメーターを繰り返しチューニングする必要があるが、これまではすべて人手によって対応しており、今回自動化に成功したことで、人手をかけずに自動で精度が向上する仕組みが実現したことになる。