NSSOL、ディープラーニング利用の画像認識プラットフォームを開発

新日鉄住金ソリューションズ(NSSOL)は5月18日、人工知能技術(AI)を利用したディープラーニング(深層学習)による画像認識アプリケーションの開発を可能とするプラットフォーム「KAMONOHASHI」を開発したと発表した。2017年度中の提供開始を予定している。

KAMONOHASHIの概念図

同社の研究開発部門であるシステム研究開発センターでは、これまでにディープラーニングを利用する複数の画像認識アプリケーションの研究・開発に取り組んできた。その中で直面する問題を個々に解決し、そのノウハウを凝縮したのが今回のプラットフォームとなる。

主な特徴として「手軽に必要な分のみのリソース調達」「多様なデータ準備作業のサポート」「学習モデル作成の試行錯誤の管理」「認識モデルの陳腐化防止」の4点を挙げている。

リソース調達に関しては、GPUを利用する学習環境を容易に構築でき、ライブラリは好みの環境を利用可能であり、クラウド上で構築しているため、必要に応じて規模を拡大できるという。

データ準備作業のサポートでは、データの収集/マーキング/データセットの定義といった一連の作業をサポート。さらに、データ準備の負荷を最小化して即座に学習を開始できることに加え、マーキングもWeb上で実行が可能し、複雑なマーキングも登録でき、データやマーキングの形式を問わず、画像認識をサポートするという。

学習モデル作成の試行錯誤の管理については、開発者による学習モデル作成をすべて管理する。大量に開発する認識モデルが、どの環境上で、どのデータに対して、どの学習モデルから作成したかを自動的に履歴として残し、過去の学習結果との比較や条件を変更した再学習なども、容易に行えるとしている。

認識モデルの陳腐化防止に関しては、過去に作成した学習モデルに品質管理者自身が最新の学習データを追加して容易に再学習でき、精度の劣化を学習モデル開発者なしで防止が可能だという。

同プラットフォームを画像認識にディープラーニングの活用を試みる開発者が利用することで、複雑な環境構築、コンピュータリソースの確保、繰り返し発生するデータ収集、大量に発生する学習履歴の管理といった煩わしい問題から解放され、ディープラーニングの学習モデル開発に集中できるとしている。

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