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ユビキタスエンターテインメント、深層学習フレームワークのGUI環境「DEEPstation」

深層学習フレームワーク「Chainer」ベースのGUI環境を11月30日から提供

 ユビキタスエンターテインメント(UEI、東京都文京区)は、プリファードインストラクチャー社(PFI)が開発したオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」をベースとした、GUIディープラーニング環境「DEEPstation」を、11月30日から提供すると発表した。

[公開日]

[著] BizZine編集部

[タグ] AI・機械学習

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 「DEEPstation」は、Pythonで書かれたWebベースのGUI環境で、同ソフトウェアとUbuntu 14.04をプリインストールした深層学習用ハードウェア「DEEPstation DK-1」もサードウェーブデジノスと共同開発し発売する。

 「DEEPstation」の特徴は次のとおり。

 ・GUIベースでGPUを使った深層学習を操作・管理:煩雑になりがちなディープラーニングの作業を自動化。カテゴリ別にフォルダに分けた画像をzipにしてアップロードするだけで、自動的に訓練データとテストデータを作成。

 ・GUI上からChainerのモデルをソースコードレベルで操作可能:学習させるモデルは、GUI上からソースコードを編集可能。典型的なNetwork In Network、GoogLeNetを利用することはもちろん、一部ソースコードを修正して独自のチューニングを手軽に実施。

 ・Webベースだからリモートマシンからも操作可能:WebベースでGUIを実現しているため、学習などの負荷が高い作業は専用のGPUを搭載した学習用マシンで、実際に学習済みニューラルネットワークを利用するアプリケーションの開発には手元のノートPCで行うなどの分業が可能。学習用データセットをブラウザからアップロードできるほか、学習させたモデルの任意のエポックをGUI上から手軽にダウンロード可能。

 「DEEPstation」の動作環境は次のとおり。

  • Python 2.7
  • Chainer 1.4
  • Linux (Ubuntu 14.04を推奨)