Nx、Axonを楽しむための前説

このスライドは2022/11/22開催の下記勉強会の登壇スライドです。

LiveView JP#12：はじめてのElixir AI・ML…Livebook＋Nxで
https://liveviewjp.connpass.com/event/262754/

Transcript

1. Nx、Axonを 楽しむための前説 nako@9時間睡眠 2022/11/21 協力：piacere_ex
2. 自己紹介 • nako@9時間睡眠 • 会社員。Webサービスのサーバサイ ドエンジニア • Elixir/Phoenix初心者コミュニティ 『piyopiyo.ex』オーガナイザー
3. Elixirの機械学習に 必要なライブラリ
4. Elixirの機械学習に必要なライブラリ（一部） • Nx ◦ Elixirで実装された行列ライブラリ ◦ 機械学習、画像処理の基盤ライブラリとして用いられる • EXLA、TorchX ◦ GPU駆動のバックエンド ◦ これらを通じて、ElixirはGPUを利用可能となります（CPU駆動も可能） • Axon ◦ Nxによるニューラルネットワーク／ディープラーニングのためのライブラリ • AxonOnnx ◦ Onnxモデル（推論で広く使用されている機械学習モデルのフォーマット）をロードし、利用 することができる 他にもたくさん あります！
5. AI？機械学習？
6. AI？機械学習？…それぞれの位置付け 人工知能（AI） 機械学習（ML） ニューラルネット ワーク 深層学習（DL） データから機械自身に、その振る舞いを学習させるための技術・研 究領域を指す。 人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）とそのつながり（神経回 路網）を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したもの。 ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、 または深層学習と呼ばれている。
7. 機械学習が使われる場面 • 自動運転 • 文字識別 • 顔認識検知 • レコメンドシステム • フィルタリング など
8. Nx…の前に、 行列はなぜ必要？
9. ざっくり行列 • 数、文字、式等を、列と行に沿って配置し括弧でくくっったもの 1　2　3 4　5　6 7　8　9 ( ) 行 列
10. なぜ行列が必要？ • 機械学習では、文字通り機械に処理させる必要がある • そのため、人間だと視覚や音として認識するデータも数字で表す必要がある • つまり、画像や文字列などの数字で無いデータも数値化する必要がある • そうした複雑なデータを数値化するには「行列」が便利
11. Nx、Axonとは
12. Nxとは • Elixirの行列操作ライブラリ ◦ 内部的には、Elixirを動かすVMであるErlangVMで動いておらず、ネイティブコードで実行 されていて、処理がとても高速 ◦ Pythonをご存知であれば、NumPyに相当 • 機械学習や画像処理の基盤ライブラリとして用いることができる • CPU／GPU／TPUといった、様々な演算装置で利用可能 ◦ 特に、GPU／TPUで行列処理を行うと、超高速で高度な処理ができる • ちなみにNxは「Numerical Elixir（数値的なElixir）」の略
13. Axonとは • Nxによるニューラルネットワーク／ディープラーニングのためのライブラリ ◦ Pythonをご存知であれば、TensorFlow／Keras／PyTorchに相当 • 何十層、何百層もあるニューラルネットワークをいとも簡単に構築できる • ディープラーニングの学習／予測の基本的な関数は一通り備えており、評価関数 や最適化関数なども完備している • ちなみにAxonは「軸索」という意味 ◦ 人の脳神経の中で大事な部分
14. ご清聴ありがとう ございました！