推論時間2秒にいいのなら、AutoMLを使おう

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

2019年7月11日のGoogleのイベントでの講演資料
「AutoML Vision 事例 〜 AutoML Visionでラーメン二郎全店舗識別を試す 〜」

を見て、分かったこと。

　・AutoMLを 1 compute hours をするのに、20ドル/1時間
　・学習の精度が向上しない場合は、課金されない
　・無料枠(各モデル毎に1時間分、毎月10個までOK!)

から、
半日(12時間)回すと、360ドル(約40000円)かかる。毎週1モデルやると、360*52週 = 18720ドル
毎週5回やると、18720 * 5 = 93600ドルなので、エンジニア1人ぐらい？

精度を上げると、推論時間も上がるのは分かるが、

　・  1 compute hour  で、 699 ms / 68.18 %
　・ 24 compute hours で、1805 ms / 97.47 %
　・ 60 compute hours で、2077 ms / 98.75 %
　・ 自作モデル       で、 381 ms / 99.06 %

となり、推論時間が5倍遅い。。。ラーメン次郎の画像認識に2秒が長いか、短いかはさておき。。。

2秒以内で認識できればいいのなら、AutoMLで、1週間(60*20=1200ドル)にてモデルができちゃうのね。

お安いんでしょうね。。。