Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

書評レビュー「Chainerで学ぶディープラーニング入門」

こんにちは。Acroquest1年目エンジニアの片岡です。

最近、機械学習のライブラリであるChainerを使う機会があり、ディープラーニングについてもう少し深く勉強しようと思い、
「Chainerで学ぶディープラーニング入門」を読んだので、紹介したいと思います!

Chainerで学ぶディープラーニング入門

Chainerで学ぶディープラーニング入門

著者:島田直希、大浦健志

概要

ディープラーニングについて基礎理論から、Chainerを使った応用手法まで幅広く書かれている。

目次構成

目次は以下の通り。
第1章 ディープラーニングのいま
第2章 ニューラルネットワークの基礎
第3章 ディープラーニングのチューニング技術
第4章 Chainerの基礎
第5章 畳み込みネットワーク
第6章 画像認識
第7章 GAN
第8章 RNN
第9章 強化学習

背景

昨今の人工知能ブームとともに注目されている技術の一つであるディープラーニング
ディープラーニングを含めた機械学習の技術が様々な分野で応用されるようになってきた。

書評

本書の前半ではディープラーニングの基礎的なことが書かれており、ディープラーニングにあまりなじみがない人でもディープラーニングの概要や実装するうえで必要な要素が理解しやすい内容になっている。
ニューラルネットワークの構造など、言葉では理解しにくい部分でも図解付きで解説されているのでわかりやすい。

後半はそれぞれのディープラーニングの手法について書かれていた。
幅広く色々な手法に触れているのでディープラーニングの各手法がどのようなものか概要を知りたい人には良いと思う。
また各手法の中では、使用されるそれぞれのクラスが何をやっているかの中身を詳しく解説している。
そのため、これを見ながら手を動かすというよりは、
ネット上にあるサンプルコードを見て、それに対応する部分を読んで理解を深めるのが良い読み進め方だと思う。
ディープラーニングの全体像を知りたい人には良い一冊だと感じた。

最後に

皆様の技術書選びの助けになれば幸いです!

Acroquest Technologyでは、キャリア採用を行っています。

  • ビッグデータHadoop/Spark、NoSQL)、データ分析(Elasticsearch、Python関連)、Web開発(SpringCloud/SpringBoot、AngularJS)といった最新のOSSを利用する開発プロジェクトに関わりたい。
  • マイクロサービスDevOpsなどの技術を使ったり、データ分析機械学習などのスキルを活かしたい。
  • 社会貢献性の高いプロジェクトや、顧客の価値を創造するようなプロジェクトで、提案からリリースまで携わりたい。
  • 書籍・雑誌等の執筆や、対外的な勉強会の開催・参加を通した技術の発信、社内勉強会での技術情報共有により、エンジニアとして成長したい。

 
少しでも上記に興味を持たれた方は、是非以下のページをご覧ください。

Elasticsearchを仕事で使いこみたいデータ分析エンジニア募集中! - Acroquest Technology株式会社のエンジニア中途・インターンシップ・契約・委託の求人 - Wantedlywww.wantedly.com

Elastic APM の alpha版がリリースされました!

こんにちは。
@です😊

着々とElastic Stack 6.0の正式リリースが近づいている感じがしますね!
次回のElasticsearch勉強会では、@さんよるElastic Stack 6.0の紹介があるそうです。
www.meetup.com

また、このブログでも、Elastic Stackの6.0.0-beta1の紹介を行いました。
acro-engineer.hatenablog.com

Elastic APM

概要

さて、ここからが本題です。
本日、Elastic Stack 6.0.0-rc1がリリースされました。
このバージョンでは、Elastic APMがalpha版として入りました。
Elastic APMでは、Node.jsやPythonで作成したアプリケーションのパフォーマンス監視を行うことができます。
Elastic APM enters alpha | Elastic

APM Downloads Overview | Elasticからダウンロードできるので、さっそく試してみました!

APM Server インストール

自分の環境にあわせて、媒体をダウンロードします。
今回はWindows 64bitを選択します。
f:id:acro-engineer:20170929132347p:plain:w700

ダウンロードした媒体を解凍し、下記のコマンドで起動します。

.\apm-server -c apm-server.yml -e

内部的には、beatsが起動して、Elasticsearchにデータを送っているようです。

unix系の環境では"\"のかわりに"/"を入力してください。
※x-packでの認証が有効になっている場合はapm-server.ymlを編集して、user・passwordを設定する必要があります。

Kibanaダッシュボード生成

ダッシュボードもデフォルトで用意されています。
次のコマンドを実行すると、Kibana上にindex patternが作成され、
さらにダッシュボードがKibanaにインポートされます。
(curlコマンドを使ってインポートする方法などもありますが、ここでは割愛します。)

.\apm-server setup -e

ダッシュボードが自動的に作成されていることがわかります。
f:id:acro-engineer:20170929135033p:plain:w700

APM Agent インストール

f:id:acro-engineer:20170929132404p:plain:w700
APM Serverの準備が完了したので、次にagentの設定を行います。
agentはNode.js・PythonのWebフレームワークであるDjango・Flaskが提供されています。

今回はNode.jsで進めてみます。

まず、agentをインストールします。

npm install elastic-apm --save

あとは実際のアプリケーションに組み込んで動かします。

// Add this to the VERY top of the first file loaded in your app
var apm = require('elastic-apm').start({
  // Set required app name (allowed characters: a-z, A-Z, 0-9, -, _, and space)
  appName: '',

  // Use if APM Server requires a token
  secretToken: '',

  // Set custom APM Server URL (default: http://localhost:8200)
  serverUrl: '',
})

すると自動的にElasticsearchに取り込まれ、Kibanaのダッシュボード上で確認することができます。
f:id:acro-engineer:20170929171724p:plain:w700
f:id:acro-engineer:20170929171742p:plain

今回は手軽に試したかったので、"Hello, world!"を表示するだけのアプリケーションに
大量のhttpリクエストを投げて、その状況を可視化してみました。
Kibanaのダッシュボードで、応答時間が遅いリクエストがどれかを確認できます。

最後に

Elastic Stackを利用して簡単にアプリケーションの監視を実現できました!
alphaでもとても簡単に利用できたので、今後の機能追加や正式版のリリースに期待です!

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ElasticStack 6.0 betaがリリースされました!

皆さんこんにちは
@です!

昨日、8/9にElastic Stackの6.0.0-beta1がリリースされました。
Elastic Stack 6.0 alphaを触っていなかったのですが、これを機にbetaを使ってみました。
そこで、Elastic Stack 6.0.0-beta1の機能をピックアップしてご紹介します。

Elastic Stack 6.0.0-beta1の英語での概要であれば、Elastic社のブログで紹介されています。
Elastic Stack 6.0.0-beta1 released | Elastic

Elasticsearch

X-Packのデフォルトパスワードの変更

Elasticsearchをインストールした後は、X-Packのインストール。ここまでは、これまで通りですね。

bin/elasticsearch-plugin install x-pack

このあとの手順について、注意があります。
セキュリティの観点から、elasticユーザのデフォルトパスワードは設定されず、予めセットアップする方式に変更されました。
そのため、X-Packインストール後はパスワード設定が必須になっています。
こちらに詳しく記載されています。
www.elastic.co


それでは、パスワード設定を行ってみましょう。
次の2つ目のコマンドを実行すると、elasticユーザのパスワードを入力を要求されます。

bin/elasticsearch-keystore create
bin/elasticsearch-keystore add "bootstrap.password"

Elasticsearchを起動し、kibana, logstash_systemのパスワードも設定します。

bin/x-pack/setup-passwords interactive

Logstash

Logstashも新規の機能が追加されています。
X-Packが必要となりますが、魅力的な機能が追加されています。

Logstashのインストールですが、展開先のフォルダで次のコマンドを入力すればX-Packを導入できます。

bin/logstash-plugin install x-pack

logstash.ymlに先ほど設定したlogstash_systemユーザのパスワードを記載します。
次の例はパスワードをlogstashpasswordとした場合です。

xpack.monitoring.elasticsearch.password: logstashpassword

Pipeline Viewer

Logstashの処理をKibana上で確認できるようになりました。
これはElastic{ON}でも紹介されていた機能の1つかと思います。

acro-engineer.hatenablog.com

早速、使ってみましょう。
LogstashをMonitoringの監視対象に含めればPipelineの状態を確認できます。
MonitoringはX-Packの機能であるため、まずはX-Packをインストールします。
Kibanaの展開先のフォルダで次のコマンドを入力すればX-Packをインストールできます。

bin/kibana-plugin install x-pack

kibana.ymlに先ほど設定したkibanaユーザのパスワードを記載します。
次の例はパスワードをkibanapasswordとした場合です。

elasticsearch.password: kibanapassword

Pipeline Viewerを使ってみると、、、
おおっLogstashのパイプラインを可視化できました。
f:id:acro-engineer:20170810081605p:plain

Logstashが何台もある場合など、便利そうな機能です。
この辺りは今後も引き続き調べてみたいと思います。

Kibana

デザインの改善

Kibanaのデザインが変わりました。
画面の左端の色が変化し、かっこよくなっています!
さらに、Visualizeの見栄えも良くなっています。

f:id:acro-engineer:20170810011931p:plain

フルスクリーン表示

今回、フルスクリーン表示機能が追加されました。
ダッシュボードを画面いっぱいに表示すると、見やすいですね。

f:id:acro-engineer:20170810080306p:plain

Elastic社のブログによると、NOC(Network Operations Center)、SOC(Security Operation Center)での利用も想定しているようです。
大画面でダッシュボードをモニタするとかっこ良さそうですね。

Beats

Auditbeat

新しくAuditbeatがリリースされました。
Auditbeatはファイルの改竄検知ができるツールです。
このBeatの利用により、期待しないファイルの編集が行われたかどうかをElasticsearchで監視することができます。

Auditbeatのダウンロードは次のページから可能です。

Download Auditbeat | Elastic

このAuditbeatの媒体を展開し、試しに動かしました。入力コマンドは次の通りです。

./auditbeat setup --template #elasticsearchのtemplate準備
./auditbeat setup --dashboards #kibanaのdashboard準備
sudo chown root auditbeat.yml 
sudo ./auditbeat -e -c auditbeat.yml -d "publish" #auditbeat起動

Kibanaでアクセスすると上記コマンドで準備したAudit Beat用のダッシュボード(Auditbeat - File Integrity)を確認できます。
このダッシュボードを開きます。

デフォルトの設定で起動した場合には試しに、/usr/bin配下などのファイルを操作をしてみましょう。
ファイルを更新するとファイルパスとそのアクションがダッシュボードに表示されます。
試しに表示した画面は次のとおりです。上下のスペースが大きいので、画像は2分割しています。

f:id:acro-engineer:20170809230542p:plain

f:id:acro-engineer:20170809230600p:plain

X-Pack

Alerting

Alerting設定はこれまで、自分で作成したJSONを貼り付けるようになっていました。
今回遂に、Kibana上からGUIベースで、しきい値を使ったAlertingの設定ができるようになりました。


現状のデータを可視化したり、どのような条件でアラートを飛ばすか指定できます。
また、Slackやメール通知の設定を画面からできるようになり、非常に便利になっています!

こちらはインデックスと時間のフィールドの指定

f:id:acro-engineer:20170810012435p:plain

Aleartingの条件を指定します。WHEN, OVER, IS ABOVE, FOR THE LASTは変更が効くようでした。
また、アクションはメールの設定やSlackを指定できます。通知設定は意外と苦労していたので非常に助かります。

f:id:acro-engineer:20170810012540p:plain

最後に

バージョン6を開発中のElastic Stack。
成長スピードが速く、どんどん進化していますね。

正式版のリリースが待ち遠しいです!

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Elasticsearch勉強会でPacketbeatについて発表しました

こんにちは!ツカノ(@snuffkin)です。
先日、Elasticsearch勉強会に参加、発表してきましたので、感想等を書かせて頂きたいと思います。
www.meetup.com

Jun Ohtaniさん

What's new Elastic Stack 5.4 and 5.5

speakerdeck.com
個人的な目玉はX-Pack Machine Learningです。
このブログでも以前紹介しましたが、機械学習と組み合わせることでElasticsearchのユースケースがさらに広がる感じがします。
acro-engineer.hatenablog.com

谷沢 智史さん

Jupyterで手順再現!Elasticsearch構築・運用を実行可能ドキュメントで機械化してみた

www.slideshare.net
Jupyter Notebookを利用して、Elasticsearch構築手順や実行結果をを実行可能なドキュメントとして残す取り組みです。
実は私たちもこの取り組みのお手伝いをさせて頂きました^^

公開したNotebookを利用することで、AWSGCPにElasticsearchクラスタを構築することができます。
また、Elasticsearchの入門資料としても使える内容なってます。
GitHubに公開していますので、利用された方から感想やPull Requestを頂けると嬉しいです。
github.com

髙林 貴仁さん

Elasticsearchと機械学習を利用したbot基盤

www.slideshare.net
Percolate Query等の機能を利用してbot基盤を作成する話。
いろんな機能を組み合わせると、こういうこともできるんですね。
私の周りにもbotを作っている人がいるので、興味深く聞かせて頂きました。

束野 仁政

Packetbeatの基礎から、IoTデバイス異常検知への応用まで

www.slideshare.net
Packetbeatの構築を初めて行う方を想定して、基本的な部分を中心に説明しました。
この辺りがまとまった資料はあまりないと思いますので、Packetbeatをこれから使う方は是非ご一読ください^^


また、これまでのElasticsearch勉強会の発表資料へのリンク集を作りました。
どんな発表があったか気になる方は、要チェックです。
qiita.com


最後になりますが、主催の大谷さん、Elastic社の皆さん、会場提供して頂いたリクルートテクノロジーの皆さん、ありがとうございました。
また、参加させて頂きます~

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X-Pack Machine Learningが正式リリースされました

こんにちは@です。

ついに待望のX-Pack Machine Learning(X-Pack ML)が昨日7/7に正式リリースされました。
X-Pack MLはElastic Stackで時系列の異常検知を行える機械学習の製品です。
詳細はこちらで紹介しています。

acro-engineer.hatenablog.com

正式リリースになって実装された機能

正式リリースを迎えて、変わった主な点は3つあります。

  1. Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能
  2. Machine Learningを利用した通知機能
  3. Bucket spanを推定する機能(Experimental)

これら3つの機能を紹介します。

Multi Metric JobからSingle Metric Jobを開ける機能

分析者にとって嬉しい機能ですね。
これまではMulti Metric JobのX-Pack MLの結果の詳細を
Signle Metric Viewerで確認できませんでした。

X-Pack ML 5.5ではAnomaly Explorerで確認したい系列を
SIngle Metric Viewer上で分析可能となりました。

次の図はAnomaly Explorerを開いた状態です。
確認したい対象のデータをクリックし、View ボタンを押します。

f:id:acro-engineer:20170708113755p:plain

今までMulti Metric Jobの結果画面で概要を見る分析しかできませんでした。
この機能により、Single Metric Viewerを使って、より詳細に分析ができます。

f:id:acro-engineer:20170708110032p:plain

Machine Learningを利用した通知機能

正式リリースに伴い、X-Pack MLとAleartingを組み合わせた機能ができました。
次の例はMulti Metric Jobを作成した場合にAlertingの設定をする例です。
X-Pack MLによる解析が完了後に「Continue job in real time」と「Create watch for real time job」をクリックします。

f:id:acro-engineer:20170708111427p:plain

次にApplyをクリックすると設定が完了します。
「Edit ml-multi_metric_test in Watcher」をクリックすると実際のAlertingのクエリを編集できます。

f:id:acro-engineer:20170708114606p:plain

これは、Alertingのクエリを編集する画面です。
X-Pack MLからAlertingのクエリを編集・確認できるようになっています。

f:id:acro-engineer:20170708110421p:plain

Bucket spanを推定する機能(Experimental)

これまではBucket Spanのパラメータを自分で設定する必要があります。
このパラメータですが、解析の精度に大きく影響します。
そのため、このパラメータをうまく設定することが解析を成功させるコツとなっています。

そのようなBucket Spanのパラメータを推定できるようになりそうです。

Bucket Spanの時間設定の隣に、「Estimate bucket span」ボタンがあります。
解析のタイミングでこれをクリックすると実行できます。

f:id:acro-engineer:20170708132448p:plain

最後に

よりユーザから見て使いやすくなったように感じました!
今後どう進化していくか非常に期待しています!

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Kibana5.5の新機能紹介!

こんにちは。
@です😊

先日Elastic Stack 5.5.0がリリースされました。
この記事ではKIbanaに追加された新機能をピックアップして紹介します。
(5.5.0ではX-Pack Machine Learningの正式リリースとなりましたが、そちらは@の別記事にて紹介しています)

この記事で紹介する機能

  1. Filter機能の強化
  2. Grok Debugger
  3. 新しいVisualization(Region Map, Gauge, Goal)

Filter機能の強化

DiscoverやDashboard上で絞り込みを行いたい場合、今まではクエリを自分で入力する必要がありました。
今後はクリックだけで全て操作できるようになります。
非エンジニアのユーザーにとっては非常に嬉しいですね。
 
画面左上のあたりに、"Add a filter"という文字が見えると思います。
それをクリックするとfilterが追加できます。
f:id:acro-engineer:20170708122134p:plain:w700


まずはfilter対象のフィールドを選択して...
f:id:acro-engineer:20170708122156p:plain:w700


条件を選びます。
f:id:acro-engineer:20170708122217p:plain:w700


これだけでairlineの値が"AAL"のデータのみが表示されるようにするfilterが作成できました。
これまでは、絞り込むための"フィールド名"を確認してからクエリを書く必要があったので、そういった面でも使いやすくなったと思います😊
f:id:acro-engineer:20170708122251p:plain:w700

Grok Debugger

この機能は、Logstashやingest pipelineのgrokを書く助けとなる機能です。
ログの形式に合わせてmatch patternを記述する必要があるわけですが、Grok Debuggerを使えば、
Logstashなどを実行して確認しなくても、Kibana上で先に結果を見ることができます。
(https://grokdebug.herokuapp.comがKibanaに組み込まれた形です)

X-Packをインストールしてあれば、このようにDevToolsの中にGrok Debuggerが入ります。
f:id:acro-engineer:20170708122928p:plain:w700

実際の入力となるログをinputに書いておけば、
記述したpatternに応じて結果を表示してくれます。
f:id:acro-engineer:20170708122947p:plain:w700

上手くいきました。
Logstashなどで動かす前にはこれで確認するのが速いですね
f:id:acro-engineer:20170708123006p:plain:w700

Region Map Visualization

Visualizationの作成画面を見るとRegion Mapが追加されていることがわかります。
f:id:acro-engineer:20170708125721p:plain:w700

Region Mapは、緯度経度の情報が無くても、国名などで地図上にデータを表示することができます。
たとえば下の画像例のように、あるサービス利用者の平均年齢を表示することなどができます。

f:id:acro-engineer:20170708121636p:plain:w700

色を変えたりもできます
f:id:acro-engineer:20170708121702p:plain:w700

Goal,Gauge Visualization

Goal, Gaugeに相当するものは、もともとVisual Builderの一機能として提供されていましたが、
独立したvisualizationになったことで、設定がわかりやすくなりました。

このvisualizationを使うと、
たとえばセールス部門の売り上げ目標に対して、実績がどの程度あるかなどを可視化できます。
"Goal"で可視化してみるとこんな感じです。
f:id:acro-engineer:20170708121534p:plain:w700

Gaugeは機能的にはGoalとほとんど同じですが、値の範囲を自分で区切って、色をつけることができます。
f:id:acro-engineer:20170708121606p:plain:w700

(可視化したデータは架空の人物および売り上げ実績です)

まとめ

バージョン5.5.0では、使いやすさの向上や表現力の強化が良い感じでした。
ますます使いやすくなることを期待しましょう。
今後も新情報を発信していきますので、よろしくお願いします!

おまけ

(実は、個人的に嬉しかったのは、Consoleでreindexを補完してくれるようになったことです😇)
f:id:acro-engineer:20170708120833p:plain:w500


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新サービス「Torrentio Flow」の提供を開始しました!

こんにちは、阪本です。

7/5(水)に、SORACOMから新サービス「SORACOM Junction」が発表されました!
それに合わせて、当社もSORACOM Junctionを利用した異常検知ソリューション「Torrentio Flow」(トレンティオ・フロー)サービスの提供を開始しました!

www.acroquest.co.jp

「SORACOM Junction」とは、SORACOMのコアネットワーク上のパケット交換機能を有するVirtual Private Gateway を通るパケットに対して、インスペクション、ミラーリング、リダイレクションの3つの機能を提供するサービスです。SORACOM Junctionを利用することで、パケットの統計情報を取得することができるため、IoTデバイスの通信先の可視化や、アクセス先分析等への応用が可能となっています。

f:id:acro-engineer:20170705182149p:plain

当社サービス「Torrentio Flow」は、この「SORACOM Junction」の「ミラーリング」の機能を利用したサービスで、SIM単位で通信トラフィックプロトコルの分析を行い、パケットフローの可視化や異常検知を行うことができます。

f:id:acro-engineer:20170705180833p:plain

Torrentio Flowの詳しい使い方等は、追って紹介していきたいと思いますので、こうご期待!

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