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ディープラーニング フレームワーク「SmallTrain ver. 0.2.0」の ソースコードをGitHubに公開

株式会社 Geek Guild
2020年11月10日

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株式会社 Geek Guild
【商用利用可AIオープンソース】高精度なAI学習済みモデルの開発に使える AIモデルとライブラリを完全公開しました!

株式会社 Geek Guild(ギークギルド)(本社:京都市)は、商用AIサービスのための、高精度なAI学習済みモデルの開発に使えるディープラーニングフレームワーク「SmallTrain(スモールトレイン)ver.0.2.0」のソースコードを公開しました。オープンソースなので、無償で誰でも利用できます。「商用利用に耐えるAIを人々に届けたい」、「利用者と共にブラッシュアップしていきたい」という願いでソースコードを公開しました。 【URL】SmallTrain OSSサイト : https://www.smalltrain.org/ 【URL】GitHubリポジトリ: https://github.com/geek-guild/smalltrain


SmallTrainは、ライブラリ機能とラッパー機能を兼ね備えたオープンソースフレームワークです。Kerasのようにつかえます。多様なデータを学習済みのAIモデルを起点に、転移学習をするだけで工数をかけずにAIを構築できます。SmallTrainを使うと、精度を損なわず、大量のデータを取得する労力もいらず、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できます。MITライセンスに準拠しており、商用利用できます。





「いち早く世の中に出して、精度の高いAIが低工数でできることをみなさんに体験してもらいたい」という思いから「多くのかたにオープンソースプロジェクトに参加をしてほしい」と完全公開に踏み切りました。ドキュメントを少しずつ増やしていき、プログラムを一から開発しなくてもAIがつくれるようにすることで、AI開発が身近になればと願っています。

今回はAWSのサーバをつかって体験できるチュートリアルを追加しました。AWSのGPUインスタンスの使い方も記載しています。




次のリリースでは、もっと簡単にGoogle Colabでも使えるようにしようと考えています。


SmallTrainにお手持ちのデータを入れて、転移学習をするだけで様々なAIサービスをつくることができます。

SmallTrainの利用事例としては、次のとおりです。

▼ダイナミックプライシング
ホテルの客室価格予測など時系列データを使ってダイナミックプライシングができます。




▼処方箋認識
処方箋を画像認識でデジタル化します。文字を認識します。




▼薬剤画像認識
自然光、薬局の通常のカウンターで薬剤の画像認識ができます。薬剤の種類が多いため、難易度の高い画像認識です。

▼AI-OCR
あらゆるデジタル文字を認識する汎用的な文字認識AIです。
様々なフォーマットに対応できます。

▼画像認識
汎用的な画像認識AIなのであらゆる要望に合致させます。


▼時系列データ予測
発電予測、消費電力予測、発電所異常検知等の、高精度な時系列データ予測をしています。



■SmallTrain 概要

SmallTrainは...
▼主にPythonで記述されており、TensorFlowのラッパーです。将来はKerasやPyTorchのラッパーともなり、TensorFlow、Keras、PyTorchユーザーのかけはしとなることを掲げています。

▼エンジニアやデータサイエンティストに馴染み深いアーキテクチャとして、Pythonモジュールの形式を採用しています。KerasやPyTorchと同じような使い方なので、使い方の学習にかかる時間が短縮され、モデルの構築により多くの時間を費やすことができます。

▼データサイエンスの概念に関する事前の知識がなくても、モジュールを再利用することで、ディープニューラルネットワークを迅速に開発できるように設計されています。

▼オープンソースなので、バグフィックスか改善を開発者1人で抱え込まず、みんなで協力して開発することができます。

▼簡単なインストール

数回クリックするだけで開発できるように、AI学習済みモデルをセットアップできます。

▼高精度モデル

Geek Guildのハイスペックなデータサイエンス手法・GPUマシンを使用してすでにトレーニングした学習済みモデルを公開しています。高精度モデルを起点として、様々な課題解決に最適なソリューションを提案することができます。

▼SmallTrainの使い方・利用シーン

入門として画像認識のモデルの作り方を紹介していますが、時系列データ予測、音声認識など、幅広いAIサービスに使うことができるライブラリ、TensorFlowのラッパーとして使えます。

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