SONYのNNC

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January 17, 2020

 SONYのNNC

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OHNO

January 17, 2020
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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
  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
  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

  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
  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/

  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
  7. SONYのNNC(Neural Network Console) ・CNNで画像分類 ネットワークの作成

  8. 学習

  9. 評価

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

  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