初めてのNeuralNetworkConsole!!SONYのNeural Network Consoleを使ってみた

こんにちは。管理人のピヨ猫でーす。AIを作りたい。世に広めたい。応援よろ(^○^)

今回は2017年頃に公開されたSONYのAI(機械学習)の統合開発環境であるNeural Network Consoleについて記事にしたいと思います。

機械学習分野は(も)Google、Amazon、IBM、Microsoftが主導していますので、国内の機械学習の取り組みを見ると嬉しくなりました。SONYさんには是非頑張ってもらいたいです。

 

 
1.SONY Neural Network Consoleとは

SONY Neural Network Consoleは、SONY製の機械学習オープンソースNNabla(Neural Network Libraries)の統合開発環境です。機械学習の開発環境としてはGoogleのTensorFlowが有名どころですが、NNabla/NNCはTnesorFlowと比べ開発環境が視覚的で初心者には分かり易いところに一日の長があります。
2017年11月にβ版が公開され、2018年5月に正式サービス化されました。

◆ 本家サイト


◆ Neural Network Console

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2.Neural Network Consoleのセットアップ手順

 Neural Network Consoleの利用形態は、クラウドとローカルPCにインストールして使用する2パターンが提供されています。
ここでは、お金のかからないローカルPCにインストールする方法を掲載します。

  1. インストーラの入手
    ・https://dl.sony.com/ja/を開く。
    ・"Windowアプリで始める"を選択する。
    ・利用規約を読みスクロールバーを最後まで下にする。
    ・メールアドレスを入力し"上記に同意して送信"ボタンを押下する。
    ・受信したメールよりインストーラをダウンロードする。
  2. インストール
    ・vc_redist.x64.exe を実行する。
    ・vc_redist.x86.exe を実行する。
    ・neural_network_console_110.zip を解凍する。
  3. Neural Network Consoleの起動
    neural_network_console.exe を実行する。
3.Neural Network Consoleを使ってみよう

機械学習の開発で行う作業のそれぞれについてNeural Network Consoleの使い方を紹介いたします。
※ マニュアルに詳しく書かれているので詳しくは説明いたしません。
     こんな感じで開発するんだ~という概略とマニュアルのどこを読めば良いかを紹介いたします。

【マニュアル】

オンライン:Docs - Neural Network Console
オフライン:Neural Network Consoleのインストールディレクトリ(neural_network_console_110)の直下にmanual_ja.pdfというファイル名で格納されています。

【機械学習の開発で行う作業】

  1. 学習データを準備する
  2. 学習アルゴリズム(ネットワーク)を設計する
  3. 学習する (ネットワークの各種パラメタを調整する)
  4. 学習結果をテストする
  5. 学習結果を用いて新規データを解析する


【機械学習の開発手順】

  1. 学習データを準備する
    学習データとして入力データと予想出力結果を用意します。

    マニュアル)
    ・2.3 データセットの準備
    ・3.2.2 データセットを指定する
    ・5 データセット管理画面
  2. 学習アルゴリズム(ネットワーク)を設計する
    ネットワークを設計します。
    ゼロからネットワークを設計するのは難しいですが、Neural Network Consoleには予め多数のテンプレートが用意されていますので、テンプレートをコピーしデータに応じて各要素の数値は修正するのが良いと思います。

    マニュアル)
    ・3.2.1 新しいプロジェクトを作成する
    ・3.2.3 2 層のニューラルネットワークを設計する
    ・4 プロジェクト選択画面
    ・6 プロジェクト画面

  3. 学習する (ネットワークの各種パラメタを調整する)
    Neural Network Consoleがネットワークの各種パラメタを
    学習データの結果に合うように調整します。

    マニュアル)
    ・3.2.4 学習を実行する
    ・6.8 学習結果タブの使い方
  4. 学習結果をテストする
    予め用意したテストデータ、予想結果を用いて学習済のネットワークをテストします。テストデータを元にネットワークが産出した結果と予想結果が一致すれば学習は成功です。

    マニュアル)
    ・6.9 評価タブの使い方
  5. 学習結果を用いて新規データを解析する

    1~4で作成したネットワークで新規データを解析します。実は、Neural Network Consoleでは新規データを学習済のネットワークに入力することが出来ません。(*1)5はNNableの出番になります。詳しくは今後、別記事で紹介していきたいと思います。

    *1) 厳密にはNeural Network Consoleでも新規データを学習済ネットワークのINPUTにできます。
    具体的には「4.学習結果をテストする」で用いた「Evaluation」タグを使用し、テストデータに新規データを用い、予想結果は適当な値を入れておくことで新規データを入力とできます。
    しかし、この方法は手間ですし、機械学習結果を用いたサービスプログラムを作ろうと思うとこの手法は出来ませんのでNNableを使うことをお勧め致します。

 

4.Neural Network Consoleの料金体系
  • Neural Network Console クラウド版
    CPU課金(1.5円/分)※β版は無料でしたが正式サービス化に伴い有料化
  • Neural Network Console Windows版
    無料
  • Neural Network Library (NNabla)
    無料。オープンソース。
5. Neural Network Consoleのメリットとデメリット

◆ 良いところ

  • テンプレートネットワークが豊富
  • GUIでネットワークを組める
  • マニュアルが日本語。アルゴリズムもしっかり解説。
  • コアライブラリ(NNabla)がオープンソース
  • 構造自動探索機能付き!!

◆ 不得手なところ

  • サービス構築をサポートしていない
    Neural Network Consoleの守備範囲はネットワークの設計~評価まででした。
    構築したネットワークをサービス化するには NNablaとWebサーバを組み合わせ
    自前で構築する必要がある。
    注)正式サービス化に伴い機能拡大しているかもしれません。
  • ネットに情報が少ない
    Neural Network Consoleはまだ出始めなのでネットに情報が少ないです。
    ただマニュアルが分かり易く充実しているので、そんなに困ることは無いです。

Neural Network Consoleを使ってみた感想として視覚的なのでTensol Flowより自分は使いやすかったです。これから機械学習(ディープラーニング)を始めるという方は是非使ってみてください。

◆ 推薦図書

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