社長AIをつくりたい (1) モデル作成

AWS運用自動化サービス「Cloud Automator」

目的

皆さんは考えたことはあるでしょうか?

「もし、会社が未来から来たロボットにつぶされてしまったらどうしよう?」と。

未来のロボットはきっと現代のものより高性能なAIを搭載していることでしょう。

ではそのような未来から来たロボットから会社を守るためにはどうすればよいでしょうか?

ワタシは思いつきました。

「社長をAIにしてしまおう。」

AIにはAIで対抗するしかないのです。

構想

とりあえず社長AIの構想です。第一弾として、なんらかのAWSサービスにモデルIをデプロイして定期的にSlackへ社長の大石が言いそうな内容を投稿するというものです。

今回のブログでは社長が言いそうなことを生成できるかを検証します。

方法

学習データは社長のブログの投稿内容としました。Slackの投稿も学習データに入れようかと思いましたが集めるのがしんどいので諦めました。

モデルの作成にはKerasを使いました。文章を生成するサンプルがすでにあるのでこれが使えるからです。

データ収集

ひたすらコピペでテキストファイルを作成しました。なるべく古い順にコピペしました。作成したテキストファイルはインスタンスへアップロードします。

トレーニング

今回はSageMakerのノートブックインスタンスを利用しました。モデルのデプロイはどこにするか考えてないので一旦。もちろんSageMakerでなくてもいいです。

トレーニングのコードはサンプルとほぼ同じなので割愛しますが、maxlenを10へ、stepを1へ、batch_sizeを1024へ変更しました。

結果

出来たモデルで文章を出力してみました。

・・・・・・・

なにを言ってるんだ?

まとめ

ブログの内容でみたようなことが出力されていますが、もう少し改善の余地はありそうですね。Slackの投稿も学習データに加えるとまた違った結果になると考えられます。また、今回はサンプルコードをそのまま使いましたが、書き換えればトレーニング中にモデル保存し、それぞれ評価していいモデルを選択することもできるので、いろいろ試したいと思います。

次回はトレーニングの構成・モデルのデプロイ先の構成について検討したいと思います。

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