ディープラーニングをGUIで作ってPythonに書き出せるツールを聞いてきた！

３月１３日、AITCで

身近になったAI開発「Neural Network Console」のご紹介

ということで、ソニーのディープラーニングをGUI＆Pyhtonライブラリで
作れる「Neural Network Console」について聞いてきたので、メモメモ

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■ごあいさつ
・１月と今月はツールについて！→オープンな活動
・来月以降はクローズ
・１月　マゼランブロック：データ持ってくればすぐできる！
・来月はそれのハンズオン
・今月はSONYの「Neural Network Console」
　　→PCにインストールして自分のパソコンでできる

■身近になったAI開発「Neural Network Console」のご紹介
・自己紹介
・圧倒的な認識性能を示すDeepLearning
　→指数関数型で性能は上がっている
　音声認識、囲碁（画像だけではない）
　２０１５年：相転換→人の作業を超える
・方法が簡単、汎用的→汎用技術
　入出力の関係で
・事例：入力：画像　出力：質問文
　従来：機能をモジュールに分解して開発
　DeepLearning　End-to-End

従来　　　DeepLearning
仕様策定　　　　仕様策定
設計　　　　　　入出力・ネットワークアーキテクチャ
実装　　　　　　データ収集
デバッグ　　　　データ収集・ラベルミス修正
コンパイル　　　学習
パラメータ調整　データ収集
QA　　　　　　　テストデータで評価

課題
・人材不足

ソニーのDeepLearningに対する取り組み
２０００年以前　機械学習の研究開発→AIBO
２０１０年～　　DeepLearningの研究開発
２０１０年～　　DeepLearning開発者向けソフトウエアの開発
２０１１年～　　初代コアライブラリ　作るしかなかった時代
２０１３年～　　第二世代
２０１６年～　　第三世代コアライブラリ
２０１５年～　　GUIツール
２０１７年８月１７日　Windows版
２０１８年　　　クラウド

Newral Network Libraries
　Pythonを使って

Neural Network Console
　GUIによるビジュアルな操作：敷居低い
　目的重視
事例　
　画像認識、ジェスチャー認識、価格推定

ニューラルネットワークライブラリ
　簡単に書ける
　CPU→GPUの切り替え
　プラグインでデバイス追加
　　High-level API：なぶら(nnabla)対応
　　CPUインプリメンツ：nnabla-ext-cuda
　　Core
なかみC++


Neural Network console https://dl.sony.com/

2018年9月18日より企業向けにもハンズオンセミナーの提供開始

GUIで学習したものを、Pythonに出力できる

異常検知からディープラーニングに入っていく人多い

・特徴
　簡単セットアップ
　　　Windows版、ZIPファイル
　ドラッグ＆ドロップによる
　パラメータ数の自動計算
　ストラクチャーサーチ

　パワーポイント　HTML出力機能
　クラウド版　マルチGPU

　モデルの利用は５通り
　　
・デモンストレーション
　ネットワーク作成
　Affine:全結合層