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公開日:2017.12.05 

「簡単にディープラーニングができる」と噂の、SONY「Neural Network Console」の使い方

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

こんにちは、AI研究所の見習い研究員マサミです。

今日は、今年夏頃にサービスが開始された、「誰でも簡単にディープラーニングができる」と噂の、SONY「Neural Network Console」を試してみます。

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「Neural Network Console」には2つの使い方があります。一つはインターネット上で処理を行うクラウド版、もう一つはWindowsに限られるのですがインストールして使用するアプリ版です。ユーザーインターフェースはどちらも同じですので、迷うことはないかと思います。
クラウド版はオープンβ版のようで、将来的にはGPU処理を高速で行うオプションなどを有償で提供する予定があるようです。現状では、「ファイル容量 10GB、使用可能時間 10H、プロジェクト数 10P」の制限はありますが無料で使用できます。

今回は、Windows版で使い方をご紹介します。

インストールにはメールアドレスの登録が必要ですが、手順に従って進めれば簡単にダウンロードできます。
立ち上げた直後、セッティングを行う画面が出てきます。

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ここでは、GPUを使用するチェックボックスもあり、簡単にGPU使用の設定ができるのはうれしいですね!

そして、プロジェクト一覧が表示されます。表示されているのは、サンプルの学習モデルの一覧ですが、今回はチュートリアルに則って、新しくプロジェクトを作って試してみます。

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「New Project」で新しいプロジェクトを作ってみます。

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新しいプロジェクトが開かれたら、データを準備します。

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訓練用のデータを選択します。「small_mnist_4or9_training.csv」を選択します。機械学習用のデータセットとして有名なMINISTという手書き数字の画像データの、4と9のみを取り出したデータになっているようです。

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続いて、検証データを選びます。教師あり学習では良く、訓練データで学習し、検証データで精度を確認する手法が取られます。
「Varidation」を選択します。

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同様に、「Open dataset」で「small_mnist_4or9_test.csv」を選択します。

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これでデータの準備が完了です。
それでは「EDIT」で早速ニューラルネットワークを作成してみましょう。

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左側のComponentsからダブルクリックすると、Main画面に表示されます。「Input」をダブルクリックします。

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同様に、Affine、Tanh、Affine、Sigmoid、BinaryCrossEntropyを順にダブルクリックします。ダブルクリックする毎にノードがつながってきます。

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層の数や活性化関数や誤差関数を選ぶだけで、とっても簡単にニューラルネットワークが組めてしまいました!!
続いて出力層のノード数を変更します。「Affine_2」を選択して「OutShape」を「1」に設定します。

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活性化関数や誤差関数、層の数、ノード数といった意味合いを理解していないとどれを選べばいいかわからないかもしれませんが、AI入門セミナーAIプログラミング技術者育成セミナーではこのあたりの知識をしっかり理解いだけますよ!

「Run Training」で学習を開始します。

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学習が進むにつれてエラー率が収束していくのが確認でき、ノートパソコンのCPU環境でも数十秒で計算は終わりました。

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この学習が進む様子、とてもかっこいいんです!
是非動画で見てみてください!

学習が終わったあとはテスト検証します。「Run Evaluation」を選択します。

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「y:9」の列が「0」だったら4、「1」だったら9と認識している事になります。かなりあっていますね!

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「Confusion Matric」で精度も見れます。94%の精度が出ました!

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学習済みモデルも取り出せるため、このまますぐに実装できそうです。
これだけ簡単にニューラルネットワークが組めるとワクワクしますね!ただ、自分のデータで試す場合は、ニューラルネットワークの基礎知識は必須かと思います。

今後、いろいろ試してみる記事も書いていきますね。みなさんも是非試してみてください!

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AI研究所 研究スタッフ
通称:マサミ
アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。

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