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《商用利用可》ディープラーニング フレームワーク「SmallTrain 0.1.2」を限定公開

プロの使い勝手を徹底追求したAIオープンソースプロジェクトを開始します。

Geek Guild(本社:京都市)は、TensorFlowやPyTorchのラッパーとして、また、独自アルゴリズムを提供するライブラリとしての機能をもつ、高精度、高機能を追求した「SmallTrain (スモールトレイン)」のオープンソースプロジェクトを2020年4月15日(水)より開始します。
まずは、登録ユーザーを対象に限定公開し、実際にSmallTrain 0.1.2で構築した学習済みモデルを商用利用してもらいます。
登録ユーザーには、商用利用に耐える高精度の学習済みモデルが簡単に構築できることを体感してもらい、また、ソースコード改善に寄与(コントリビュート)してもらいます。

詳細はSmallTrainサイトをご覧ください。

汎用AIオープンソース宣言

ディープラーニングから始まった第三次AIブームと言われる中、多くの企業が独自のAIを開発している状況です。しかし、それぞれのAIは「特化型AI」と分類されるタイプであり、限定的な用途でしか産業界においては活躍していません。AI技術は、機械が人類を助け、共生圏を築き上げるための基礎技術となると私たちは確信をしています。そのためのプラットフォームとして、各社が独自開発をしているAIを統合し、汎用AIを形成する構想を、私たちは「ハーモニックAI」として提唱します。みながそれぞれ手持ちのスモールデータを持ち寄り、より良い社会を目指して、ともに助け合いましょう!

SmallTrainの3つの利点

1.最先端AIアルゴリズムが搭載された商用利用可能のAIモデルを無料で簡単につくれる
2.スモールデータに対応した学習済みモデルとして利用すること工数が大幅に削減できる
3.TensorFlowとPytorchの両方のラッパー (注) として、独自アルゴリズムを提供するライブラリ機能も搭載予定

(注)ラッパーとは….TensorFlowやPytourchなどのライブラリをラップし,利用者はラッパーを経由してライブラリにアクセスすることで,ライブラリを差し替えたり,ライブラリのI/Fなどがが変更されても,変更箇所はラッパー内部だけに留め変更による影響を止めることができます。

SmallTrainオープンソースプロジェクト参加対象者

1.リモートで作業ができる環境(バージョン管理システムGitLabの利用)
2.OSSプロジェクトのコントリビュート経験
3.AIモデルの構築経験

SmallTrainオープンソースプロジェクト誕生の背景

データサイエンスの素養と高度なプログラミング能力が必要とされるため、AI開発は難しいとされています。 また、オープンソースの学習済みモデルを使ってAIモデルをつくる方法もありますが、サービス運用に耐えうるクオリティのものがありません。そこで、Geek Guildは自社開発してきた学習済みモデルを汎用化したAIモデルのソースコードを公開し、サービス開発のために、一般に広く使ってもらうためのプロジェクトを開始しました。

SmallTrainの使い方・利用シーン

本バージョンでは、まず、入門として画像認識のAIモデルの作り方を紹介していますが、 時系列データ予測、音声認識など、幅広いAIサービスに使うことができる ライブラリ、TensorFlowやPyTorchのラッパーとして使えます。

詳細は SmallTrainサイトのSmallTrainについてをご覧ください。

1. ディープラーニングモデルのライブラリであり、ラッパー

AIモデルをつくる方法は大きく三つ:

  • アルゴリズム、数学的関数を理解/自作の上プログラミングし、モデルを自作
  • アルゴリズム、数学的関数はTensorFlowなどの計算ライブラリを用いて、モデルを自作
  • 計算ライブラリを呼び出すのにラッパーを用いて、簡単にモデルを作成(もっとも工数を削減できる)

SmallTrainはKerasと同等のラッパーを目指します。

  • Kerasとの相違点…KerasはPoCに、SmallTrainは商用利用に最適
  • Kerasとの類似点…初心者でもできるように使い方がやさしいところは同じ

2. TensorFlowの関数をラッピング

3. TensorFlowだけでなく、PyTorchも、両方の関数を呼びだせます。

4. SmallTrain独自の計算ライブラリも搭載 最先端の論文からのアルゴリズムをいち早く取り入れ、SmallTrain独自の関数を提供しています。

5. SmallTrainのAIモデル TensorFlowやPyTorch、独自の関数を用いて、60階層以上のニューラルネットワーク*を構築しています。

  • ピラミッドネットワークを搭載しており、高精度な結果を出せるDeepなニューラルネットワークです。 CNN、その他、様々な手法を取り入れています。

6. 学習済みモデル SmallTrainは学習済みです。 汎用性を高めあらゆるデータに対応し、画像データ、時系列データなど様々なデータで学習しています。

7. ユーザの学習済みモデルを提供 ユーザの手持ちのデータを入力することで、簡単にユーザ独自の学習済みモデルが構築できます。 Getting Started (さあ、はじめよう!)では、入門編として画像認識の方法を記載していますが あらゆるデータに対応しています。


  • SmallTrain、Geek Guildは、株式会社Geek Guildの商標です。
  • TensorFlow は、Google LLCの商標または登録商標です。
  • その他の商標はすべて、それぞれの所有者に帰属します。