SONYのNNC

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   プログラミング不要の ディープラーニングツール SONY の Neural Network Console 大野 宏 2020/1/11

   Python機械学習勉強会in新潟Restart#10
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   ディープラーニングのツール ・caffe 画像認識で一世を風靡 開発者がfacebookに移籍してcaffe2を開発 ・Tnesoflow Googleが開発 利用者が最も多い Keras より簡単なライブラリ ・chainer

   日本のベンチャー企業が開発・提供 最新技術が搭載 ・YOLO 高速で高性能 動画にも対応 ・Pytorch facebookが開発 chainerを参考 使い易い ・NNC プログラム無しで利用可
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   ＳＯＮＹのＮＮＣ（Neural Network Console） ・ドラッグ＆ドロップでネットワークを作成 ・学習中の認識率を自動でグラフに表示 ・自動で条件を変えて認識率の計算も可能 ・ダウンロード版（Windows）とクラウド版（制限付き無料） SONYはクラウド（有料版）で収益 ・パラメータの入力には知識が必要 ・もともと社内向けに開発したものを公開

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   ＮＮＣの解説書 ・書籍 ①「ソニー開発のNeural Network Console入門 数式なし、 コーディングなしのディープラーニング」 自分のパソコンでＣＮＮ画像分類 ②【増補改訂・クラウド対応版】 ＣＮＮ画像分類、ＲＮＮによる時系列予想と異常検知

   ・動画 Youtubeに解説が多数 分かりやすい
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   多数の事例 ・手書き数字の認識（MNIST） ・画像分類（cifar-10） ・ＵＲＬ https://dl.sony.com/ja/

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   畳み込みニューラルネットワーク 1998 ルカンらが畳み込みニューラルネットワーク （Convolutional Neural Networks）で文字認識 畳み込み層 局所的な特徴抽出 プーリング層 位置ずれを吸収

   Y.Lecun,et al.”Gradient-based Learning Appplied to Document Recognition”,Proc. of The IEEE,1998 畳み込み層 プーリング層 入力層 出力層 プーリング層 畳み込み層 （1998 LeNet) 全結合層 0～9
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   ＳＯＮＹのＮＮＣ（Neural Network Console） ・ＣＮＮで画像分類 ネットワークの作成

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   学習

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   評価

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    製造現場での利用 ・学習済みモデルをPython、C++でも利用可能 （機械に実装する時に必要） import nnabla as nn from nnabla.utils import

    nnp_graph nnp=nnp_graph.NnpLoader('results.nnp') graph=nnp.get_network('MainRuntime',batch_size=1) x=list(graph.inputs.values())[0] •y=list(graph.outputs.values())[0] from nnabla.utils.image_utils import imread img=imread('7.png') x.d=img.reshape(1,1,28,28)*1.0/255 y.forward() print(y.d)
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    値を予測するPrediction One ・AI×ビッグデータで値を予測 製造業：機器の故障予測で点検の効率化 出荷数予測により機会損失をなくす 小売・飲食業：売上を予測して余剰在庫を軽減 成約率を予測し効果的なアプローチ コールセンター業：オペレーターのシフト作成を簡単に カスタマーサポート：顧客ニーズを自動分類し傾向把握 不動産業：成約価格を予測し業務効率を向上

    人事：社員や採用候補者の傾向を予測し適切な人事
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    Prediction One ・営業や総務に有効なツール https://predictionone.sony.biz/

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    まとめ ・プログラム無しでディープラーニングを使える ただし知識は必要 ・プログラム経験者にとって使いやすいか ある程度プログラム出来る人にとっては逆に使い辛い ただしサンプルが充実 ・プログラム未経験者に有効 周囲に仲間を増やすためのツール