IBMが“サービスとしてのディープラーニング”をWatson Studioから提供、簡単・易しいを重視

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IBM、どんな物にも内蔵できる「世界最小のコンピューター」を開発中

機械学習のワークフローと訓練モデルを作るサービスWatson Studioに今日(米国時間3/19)、新しいサービスDeep Learning as a Service(DLaaS)が加わった。すでに類似サービスもあるこのサービスは、機械学習の最新の進歩を、その難解さの敷居を下げ、企業ユーザーにとって使いやすい形で提供する。

この新しいツールを使うデベロッパーは、彼らがすでに使っているオープンソースのフレームワーク(TensorFlow, Caffe, PyTorch, Kerasなど)を使って自分たちのモデルを開発できる。実際にはIBMのこの新しサービスはこれらのツールを、基本的にクラウドネイティブなサービスとして提供し、デベロッパーはふつうのREST APIを使って、彼らが望むリソースや予算内でモデルを訓練できる。このサービスはコマンドラインインタフェイスと、Pythonのライブラリ、あるいは対話的ユーザーインタフェイスを提供し、それによりたとえば、NvidiaのGPUのどれを使うか、といったオプションを指定できる。

このような、ディープラーニングのための管理を伴う環境(managed environment, マネージドエンバイロメント)は、必ずしも新しいものではない。MicrosoftはAzure ML Studioで、高度なグラフィカルな環境によるMLモデルの構築を提供している。しかしIBMは、いくつかの独自のアドバンテージを主張しており、その中にはドラッグ&ドロップによるニューラルネットワークビルダーなどがある。それは、ノンプログラマーでもニューラルネットワークの構成や設計ができる、というものだ。

さらにIBMのツールでは、ハイパーパラメータがユーザーのために自動的にチューニングされる。これは従来、手作業でやると多くの時間を消費するプロセスであり、科学だけでなく一種のアートの側面も持つ。〔参考: Google Cloud ML Engine, Wikipedia

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa