プログラムエンジニアやデザイナーは、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを用いることで、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを効率的に行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになります。
ソニーは2017年6月に実施したディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」のオープンソース化に次いで、コアライブラリをGUIで操作できるコンソールソフトウェアを提供することで産業界でのディープラーニング関連開発のさらなる活性化と発展を目指します。
Neural Network Console
https://dl.sony.com/
Neural Network Libraries
https://nnabla.org/
ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法です。
このディープラーニングを従来型の機械学習に置き換えて使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、ある領域では人間を超える性能も達成しました。また、ディープラーニングは従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されています。従来、機械学習が利用されてない領域でも新たな提案が生まれ、この応用拡大に伴いディープラーニングの開発者も急増しています。
ディープラーニングのプログラム開発ではニューラルネットワークの設計作業が重要となります。
開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載します。
現在、一般的なディープラーニングのプログラム生成においては、ニューラルネットワークの構造を、プログラムのコードを記述して、その関数ブロックを組み合わせることで構築しています。
一方、新開発のコンソールソフトウェアでは、この関数ブロックの概念をそのままに、簡便な形でGUI上に表現できます。コンソールソフトウェアの画面上には、コンポーネントの形であらかじめレイヤー（関数ブロック）が用意されており、それらをGUI上に自由に配置する簡単な操作でニューラルネットワークを構築でき、プログラム開発効率を大幅に改善します。またディープラーニングの初心者には、コアライブラリの機能を視覚的に確認しながら短期間で技能の習得が可能です。
コンソールソフトウェアの主な特長
直観的なユーザーインターフェース
GUIで、ニューラルネットワーク構造を視覚で確認しながら設計、学習、評価できます。開発者はコンソールソフトウェアの提供する多くのサポート機能により開発作業に集中することができます。
ドラッグ＆ドロップによるニューラルネットワークの編集
豊富なレイヤーを活用して最先端のニューラルネットワークを設計できます。新たなアイディアを簡単かつ即座に反映しながら試行錯誤を繰り返し、ニューラルネットワークを最適化できます。
高速で自動学習し、進捗や結果をリアルタイムに確認
ネットワーク設計の完了後、ボタン一つで高速な学習が開始されます。また、学習の進捗状況や性能は画面上でリアルタイムに確認できます。
学習した履歴の集中管理
学習した何十種類ものニューラルネットワークを履歴として一覧できます。過去に設計したニューラルネットワークの性能も一覧して比較できます。
ニューラルネットワークの設計を自動最適化
より高性能で軽量なニューラルネットワークを検索するチューニング作業をツールに任せられます。自動で得られた複数の最適化結果からニーズに応じたニューラルネットワークが選択可能です。
ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施します。今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、ソニーはディープラーニングの統合開発環境の提供を通じて、より幅広い開発者、研究者に利用いただき、社会の発展へ貢献していくことを目指しています。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201708/17-073/
概要：ソニー
詳細は www.sony.co.jp をご覧ください。
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