Kubernetesと生成AIを活用した任意のオブジェクト認識モデルのトレーニング方法 Tweet
Proposal: (不採択)
中級者
ML / HPC
このセッションでは、Kubernetesを活用してYOLO（You Only Look Once）モデルを強化し、トレーニングデータに含まれていないカスタムオブジェクトを認識する方法を紹介します。生成AIを使用することで、ユーザーの入力に基づいて合成オブジェクトを生成し、トレーニングセットに含まれていない任意のオブジェクトも認識できるようになります。このアプローチにより、AIモデルの汎用性と精度を向上させる方法を学びます。
Hiroki Katsuta
デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
スペシャリストシニア
デロイトトーマツコンサルティングのスペシャリストシニアとしてクラウドネイティブ技術やAI、K8sを駆使したシステム設計・モダナイズに携わっています。特にAWS、Google Cloud、Azureを活用したクラウドインフラの最適化や大規模システムの運用の向上に貢献してきました。
KubeConをはじめとする複数のカンファレンスで登壇経験があり、K8sやコンテナ技術に関する知識を広く共有してきました。
現在は、画像認識や生成AIといった新たな技術領域に注力し、これらがクラウドネイティブ環境でどのように進化し、ビジネスにどのように応用できるかを模索しています。