簡単にAIが開発できる「ReNom」に画像認識アプリ追加

　グリッドは2月21日、機械学習や深層学習のフレームワーク「ReNom（リノーム）」に画像認識アプリ「ReNomIMG（リノームイメージ）」と、そのサポートツール「ReNomTAG（リノームタグ）」のβ版の追加を発表した。

　ReNomは、深層学習や深層強化学習、TDA など、AI開発に必要なアルゴリズムをライブラリとして備え、各ライブラリを組み合わせることで、専門家でなくても比較的容易に自社のビジネスに適したAIを開発できるというフレームワーク。GitHubからダウンロード可能だ。

　ReNomのウェブサイトではAI開発に必要な基本スキルのチュートリアルや、様々なユースケース、AI開発のための各種アプリケーションも公開している。

　ReNomIMG及びReNomTAGは、オブジェクト検出モデルを簡単に構築するためのアプリケーションツール。ReNomIMGはモデル構築に必要なプロセスのなかで、モデル作成やモデルパラメーターの調整、モデル評価を簡略化する。

　ユーザーは目的ごとに学習用データセット用意し、ReNomIMGへセットするとモデル作成のフェーズに入れる。様々なモデルパラメーターを与えてモデルを作成した後、統一的な評価指標により、それぞれのモデルを比較できる。ユーザーは一連の作業をアプリケーションで完結させることができるので、モデル構築のための大幅な工数削減が可能になるという。

　ReNomTAGはReNom IMGに対応した教師データを作成するアプリケーション。多様なショートカットキーが用意されており、ユーザーは、スムーズにラベル付けられるという。

　ReNomIMGではさらなるオブジェクト検出モデルの精度向上を目指し、オブジェクト検出アルゴリズムの実装や研究開発に取り組んでいくという。また、ReNomTAGではより大量の画像データに対しラベルを付けることや、静止画像だけではなく動画像も取り扱えることを目指し、マルチユーザーでのラベル付け機能やユーティリティーを追加していくという。