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ディープラーニング フレームワーク「SmallTrain ver. 0.2.0」の ソースコードをGitHubに公開
[20/11/10]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
【商用利用可AIオープンソース】高精度なAI学習済みモデルの開発に使える AIモデルとライブラリを完全公開しました！
株式会社 Geek Guild(ギークギルド)(本社：京都市)は、商用AIサービスのための、高精度なAI学習済みモデルの開発に使えるディープラーニングフレームワーク「SmallTrain(スモールトレイン)ver.0.2.0」のソースコードを公開しました。オープンソースなので、無償で誰でも利用できます。「商用利用に耐えるAIを人々に届けたい」、「利用者と共にブラッシュアップしていきたい」という願いでソースコードを公開しました。
【URL】SmallTrain OSSサイト ： https://www.smalltrain.org/
【URL】GitHubリポジトリ： https://github.com/geek-guild/smalltrain
SmallTrainは、ライブラリ機能とラッパー機能を兼ね備えたオープンソースフレームワークです。Kerasのようにつかえます。多様なデータを学習済みのAIモデルを起点に、転移学習をするだけで工数をかけずにAIを構築できます。SmallTrainを使うと、精度を損なわず、大量のデータを取得する労力もいらず、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できます。MITライセンスに準拠しており、商用利用できます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-852414-0.png ]
「いち早く世の中に出して、精度の高いAIが低工数でできることをみなさんに体験してもらいたい」という思いから「多くのかたにオープンソースプロジェクトに参加をしてほしい」と完全公開に踏み切りました。ドキュメントを少しずつ増やしていき、プログラムを一から開発しなくてもAIがつくれるようにすることで、AI開発が身近になればと願っています。
今回はAWSのサーバをつかって体験できるチュートリアルを追加しました。AWSのGPUインスタンスの使い方も記載しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-100150-1.png ]
次のリリースでは、もっと簡単にGoogle Colabでも使えるようにしようと考えています。
SmallTrainにお手持ちのデータを入れて、転移学習をするだけで様々なAIサービスをつくることができます。
SmallTrainの利用事例としては、次のとおりです。
▼ダイナミックプライシング
ホテルの客室価格予測など時系列データを使ってダイナミックプライシングができます。
[画像3: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-221554-2.jpg ]
▼処方箋認識
処方箋を画像認識でデジタル化します。文字を認識します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-881666-3.jpg ]
▼薬剤画像認識
自然光、薬局の通常のカウンターで薬剤の画像認識ができます。薬剤の種類が多いため、難易度の高い画像認識です。
[画像5: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-472352-4.jpg ]
▼AI-OCR
あらゆるデジタル文字を認識する汎用的な文字認識AIです。
様々なフォーマットに対応できます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-990797-6.jpg ]
▼画像認識
汎用的な画像認識AIなのであらゆる要望に合致させます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-411634-7.jpg ]
▼時系列データ予測
発電予測、消費電力予測、発電所異常検知等の、高精度な時系列データ予測をしています。
[画像8: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-655617-8.jpg ]
■SmallTrain 概要
SmallTrainは...
▼主にPythonで記述されており、TensorFlowのラッパーです。将来はKerasやPyTorchのラッパーともなり、TensorFlow、Keras、PyTorchユーザーのかけはしとなることを掲げています。
▼エンジニアやデータサイエンティストに馴染み深いアーキテクチャとして、Pythonモジュールの形式を採用しています。KerasやPyTorchと同じような使い方なので、使い方の学習にかかる時間が短縮され、モデルの構築により多くの時間を費やすことができます。
▼データサイエンスの概念に関する事前の知識がなくても、モジュールを再利用することで、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できるように設計されています。
▼オープンソースなので、バグフィックスか改善を開発者1人で抱え込まず、みんなで協力して開発することができます。
▼簡単なインストール
数回クリックするだけで開発できるように、AI学習済みモデルをセットアップできます。
▼高精度モデル
Geek Guildのハイスペックなデータサイエンス手法・GPUマシンを使用してすでにトレーニングした学習済みモデルを公開しています。高精度モデルを起点として、様々な課題解決に最適なソリューションを提案することができます。
▼SmallTrainの使い方・利用シーン
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のラッパーとして使えます。
株式会社 Geek Guild(ギークギルド)(本社：京都市)は、商用AIサービスのための、高精度なAI学習済みモデルの開発に使えるディープラーニングフレームワーク「SmallTrain(スモールトレイン)ver.0.2.0」のソースコードを公開しました。オープンソースなので、無償で誰でも利用できます。「商用利用に耐えるAIを人々に届けたい」、「利用者と共にブラッシュアップしていきたい」という願いでソースコードを公開しました。
【URL】SmallTrain OSSサイト ： https://www.smalltrain.org/
【URL】GitHubリポジトリ： https://github.com/geek-guild/smalltrain
SmallTrainは、ライブラリ機能とラッパー機能を兼ね備えたオープンソースフレームワークです。Kerasのようにつかえます。多様なデータを学習済みのAIモデルを起点に、転移学習をするだけで工数をかけずにAIを構築できます。SmallTrainを使うと、精度を損なわず、大量のデータを取得する労力もいらず、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できます。MITライセンスに準拠しており、商用利用できます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-852414-0.png ]
「いち早く世の中に出して、精度の高いAIが低工数でできることをみなさんに体験してもらいたい」という思いから「多くのかたにオープンソースプロジェクトに参加をしてほしい」と完全公開に踏み切りました。ドキュメントを少しずつ増やしていき、プログラムを一から開発しなくてもAIがつくれるようにすることで、AI開発が身近になればと願っています。
今回はAWSのサーバをつかって体験できるチュートリアルを追加しました。AWSのGPUインスタンスの使い方も記載しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-100150-1.png ]
次のリリースでは、もっと簡単にGoogle Colabでも使えるようにしようと考えています。
SmallTrainにお手持ちのデータを入れて、転移学習をするだけで様々なAIサービスをつくることができます。
SmallTrainの利用事例としては、次のとおりです。
▼ダイナミックプライシング
ホテルの客室価格予測など時系列データを使ってダイナミックプライシングができます。
[画像3: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-221554-2.jpg ]
▼処方箋認識
処方箋を画像認識でデジタル化します。文字を認識します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-881666-3.jpg ]
▼薬剤画像認識
自然光、薬局の通常のカウンターで薬剤の画像認識ができます。薬剤の種類が多いため、難易度の高い画像認識です。
[画像5: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-472352-4.jpg ]
▼AI-OCR
あらゆるデジタル文字を認識する汎用的な文字認識AIです。
様々なフォーマットに対応できます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-990797-6.jpg ]
▼画像認識
汎用的な画像認識AIなのであらゆる要望に合致させます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-411634-7.jpg ]
▼時系列データ予測
発電予測、消費電力予測、発電所異常検知等の、高精度な時系列データ予測をしています。
[画像8: https://prtimes.jp/i/42596/14/resize/d42596-14-655617-8.jpg ]
■SmallTrain 概要
SmallTrainは...
▼主にPythonで記述されており、TensorFlowのラッパーです。将来はKerasやPyTorchのラッパーともなり、TensorFlow、Keras、PyTorchユーザーのかけはしとなることを掲げています。
▼エンジニアやデータサイエンティストに馴染み深いアーキテクチャとして、Pythonモジュールの形式を採用しています。KerasやPyTorchと同じような使い方なので、使い方の学習にかかる時間が短縮され、モデルの構築により多くの時間を費やすことができます。
▼データサイエンスの概念に関する事前の知識がなくても、モジュールを再利用することで、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できるように設計されています。
▼オープンソースなので、バグフィックスか改善を開発者1人で抱え込まず、みんなで協力して開発することができます。
▼簡単なインストール
数回クリックするだけで開発できるように、AI学習済みモデルをセットアップできます。
▼高精度モデル
Geek Guildのハイスペックなデータサイエンス手法・GPUマシンを使用してすでにトレーニングした学習済みモデルを公開しています。高精度モデルを起点として、様々な課題解決に最適なソリューションを提案することができます。
▼SmallTrainの使い方・利用シーン
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のラッパーとして使えます。
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