NSSOL、Deep Learningを用いた画像認識アプリの開発を支援するプラットフォーム「KAMONOHASHI」

クラウド Watch 2017年05月18日(木)11時33分配信

 新日鉄住金ソリューションズ<2327>株式会社(以下、NSSOL<2327>)は18日、AI/Deep Learning(深層学習)技術を利用した画像認識プラットフォーム「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」は、Deep Learningを用いた画像認識アプリケーションの開発を加速させるプラットフォーム。NSSOL<2327>の研究開発部門であるシステム研究開発センターでは、ディープラーニングを利用した画像認識アプリケーションの研究・開発を行うにあたり、直面した問題をひとつひとつ解決してきたが、そのノウハウを凝縮して開発されたという。

 画像認識にディープラーニングを利用しようと考える開発者がKAMONOHASHIを利用することで、複雑な環境構築、コンピューティングリソースの確保、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のこと。

 具体的には、GPUを利用した学習環境が手軽に構築できるほか、ライブラリは開発者の好みに応じた環境が利用可能。クラウド上に構築されるので、必要に応じて規模を拡大可能という。

 また、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し、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点もメリット。データやマーキングの形式を問わず、幅広い画像認識をサポートする。

 学習モデル作成段階では、開発者によるモデル作成をすべて管理し、大量に開発される認識モデルが「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されたか」を自動的に履歴として残せる。このため、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た。

 さらに、過去に作成した学習モデルに対し、品質管理者自身が最新の学習データを追加して簡単に再学習することもでき、精度の劣化を学習モデル開発者なしで防止可能とのこと。

 なおNSSOL<2327>では、日本マイクロソフト主催のイベント「de:code2017」(会場:ザ・プリンスパークタワー東京、5月23日~24日)にてセッションを行うほか、展示ブースにおいて「KAMONOHASHI」を紹介する予定としている。

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    最終更新: 2017年05月18日(木)11時33分

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