SONYのNNC

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1. 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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2. 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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3. 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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4. 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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5. 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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6. 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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7. 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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8. 学習
   

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9. 評価
   

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10. 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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11. 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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12. Prediction One
    ・営業や総務に有効なツール
    https://predictionone.sony.biz/
    

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13. 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
    

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