SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
《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
[20/04/28]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜 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 〜
株式会社 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28日（火）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。
【URL】https://www.smalltrain.org/
[画像1: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-404589-1.png ]
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な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で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順次搭載する
（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、ライブラリのインターフェースなどが変更されても、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、オープンソース学習済みモデルを使ってAI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。
[画像2: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-620473-0.png ]
図の説明(図内の番号と以下一致）
１. ディープラーニング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：
- アルゴリズムや数学的関数を理解/自作の上プログラミングし、モデルを自作
- アルゴリズムや数学的関数は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)
Kerasとの相違点…KerasはPoC、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Pyorch、独自の関数を用いて、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」概要
価格：無料（オープンソース）
提供方法：GitLabからのダウンロード（完全オープンソース後はGitHubを利用）
提供会社：株式会社 Geek Guild
Geek Guildが研究開発、受託案件に利用してきたAIモデルをオープンソースにしました。
ライブラリー化、ラッパーとして使いやすいように開発を進めている
ディープラーニング フレームワークをオープンソースにするプロジェクトです。
令和元年度 京都エコノミック・ガーデニング支援強化事業採択されました。
Geek Guild について
Geek(ITの知識が豊富な人材)が集まるGuild(組織)として2018年6月に設立
「人と機械の調和」を掲げ、汎用AIを形成する構想を「ハーモニックAI」として提唱します。
[画像3: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-188751-2.png ]
【会社概要】
会社名： 株式会社 Geek Guild
所在地： 京都市下京区中堂寺粟田町93 KRP4号館 3階 KRP BIZNEXT
設立： 2018年6月26日
URL： https://www.geek-guild.jp/
事業内容： 人工知能の研究開発およびサービス提供
【本リリースに関するお問い合わせ先】
株式会社 Geek Guild
担当：尾藤美紀(びとう）
e-mail: info@geek-guild.jp
株式会社 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28日（火）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。
【URL】https://www.smalltrain.org/
[画像1: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-404589-1.png ]
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な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で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順次搭載する
（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、ライブラリのインターフェースなどが変更されても、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、オープンソース学習済みモデルを使ってAI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。
[画像2: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-620473-0.png ]
図の説明(図内の番号と以下一致）
１. ディープラーニング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：
- アルゴリズムや数学的関数を理解/自作の上プログラミングし、モデルを自作
- アルゴリズムや数学的関数は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)
Kerasとの相違点…KerasはPoC、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Pyorch、独自の関数を用いて、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」概要
価格：無料（オープンソース）
提供方法：GitLabからのダウンロード（完全オープンソース後はGitHubを利用）
提供会社：株式会社 Geek Guild
Geek Guildが研究開発、受託案件に利用してきたAIモデルをオープンソースにしました。
ライブラリー化、ラッパーとして使いやすいように開発を進めている
ディープラーニング フレームワークをオープンソースにするプロジェクトです。
令和元年度 京都エコノミック・ガーデニング支援強化事業採択されました。
Geek Guild について
Geek(ITの知識が豊富な人材)が集まるGuild(組織)として2018年6月に設立
「人と機械の調和」を掲げ、汎用AIを形成する構想を「ハーモニックAI」として提唱します。
[画像3: https://prtimes.jp/i/42596/10/resize/d42596-10-188751-2.png ]
【会社概要】
会社名： 株式会社 Geek Guild
所在地： 京都市下京区中堂寺粟田町93 KRP4号館 3階 KRP BIZNEXT
設立： 2018年6月26日
URL： https://www.geek-guild.jp/
事業内容： 人工知能の研究開発およびサービス提供
【本リリースに関するお問い合わせ先】
株式会社 Geek Guild
担当：尾藤美紀(びとう）
e-mail: info@geek-guild.jp
SEO関連
