PoC(概念実証)を支援・効率化するKubeflow 1.0対応の自動深層学習サービスの提供を開始

-「ClassCat(R) AutoDL for Kubeflow」-

 

 株式会社クラスキャット(代表取締役社長:佐々木規行、茨城県取手市)は、人工知能分野におけるPoC(概念実証)を技術的観点から支援・効率化することを主目的として自動深層学習サービス「ClassCat(R) AutoDL for Kubeflow」を本日(04月07日)から提供開始することを発表致しました。

 本サービスはクラスキャットが提供する人工知能研究開発支援( http://www.classcat.com/products/ai_dev_services/ )プログラムのサービスの一つとして提供されます。自動深層学習(AudoDL:Automated Deep Learning)は自動機械学習(AutoML)の一種で深層学習プロセスの自動化を可能にします。

 深層学習フレームワークとしてTensorFlow 2及びPyTorchが利用可能で、Kubernetes上で機械学習ワークフローをクラウド展開可能なKubeflow 1.0にも対応しています。

 本サービス「ClassCat(R) AutoDL for Kubeflow」は標準的な深層学習フレームワークであるTensorFlow 2とPyTorchが利用可能で、自動深層学習のために必要な主要機能を網羅しており、次の機能を提供します。

 1)ハイパーパラメータ調整

 2)ニューラルネット・アーキテクチャ探索

 3)モデル圧縮

 4)特徴エンジニアリング

 ハイパーパラメータ調整は一般に自動機械学習で中心的な役割を果たし、多くの自動調整アルゴリズムと幾つかの早期停止アルゴリズムを実装しています。

 ニューラル・アーキテクチャ探索(NAS:Neural Architecture Search)では多くのNASアルゴリズムを実装しており、幾つかの候補を指定すればベストなアーキテクチャを自動的に見つけ出すことができます。モデル圧縮ではハイパーパラメータ調整を利用しながら枝刈りや量子化アルゴリズムを使用して最善に圧縮されたモデルを自動的に生成することができます。特徴エンジニアリングは与えられたタスクのための最善の特徴を見つけることを可能にします。

 クラスキャットでは企業向け人工知能研究開発支援プログラムとして以下のサービスを提供しております。

 (1)経営者層向け人工知能研修サービス

 (2)テクニカルコンサルテーション

 (3)PoC(概念実証)

 (4)実運用アプリケーションの実装と配備

 ※以下は添付リリースを参照

 

 

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0532514_03.pdf