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公開日:2019.09.20 [最終更新日]2019.09.19

AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」、学習データの共有やAIの共同構築を可能にする「チーム開発機能」を追加リリース!

カテゴリー: AI(人工知能)のニュース

こんにちは!AI研究所の見習い研究員Chisatoです!
本日のtopicsは、新機能を追加リリースしたAI構築プラットフォーム「MatrixFlow」をご紹介します。

MatrixFlowとは

株式会社MatrixFlowは、クラウド型AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」において「チーム開発機能」を、5月9日(木)より追加リリースしました。
この新機能によって、学習データや学習済みモデルの相互利用、AIの共同構築が可能となり、AI構築の工数削減や分業化を実現します。

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※MatrixFlowでは、AIの設計図を「レシピ」、学習させたレシピを「学習済みAI」と呼びます。

◆AI開発に立ちはだかる「時間」と「手間」の壁

AI開発は、問題設定、データの取得、データの前処理、AIの構築、学習、評価の流れに沿って行われます。しかしながら、この流れは一度で終わるものではなく、AIの構築、学習、評価の試行錯誤を繰り返し、AIの精度を高めていく必要があります。この試行錯誤のサイクルの速さがAI開発にかかる時間に大きく影響を及ぼします。
従来はこのサイクルがどこまで短縮化できるかは、担当のデータサイエンティストの力量に依存していました。また、複数名のデータサイエンティストが同時に業務を行う場合、類似したコードをそれぞれが記述するなど、AI構築業務そのものにも非効率な部分が含まれていました。

◆「MatrixFlow」の新機能「チーム開発機能」による解決

MatrixFlowはクラウド上でデータの前処理からAIの評価までを一元管理できるプログラミング不要のAI構築プラットフォームです。
今回の新機能により、ユーザーは学習用データや学習済みモデルを所属する組織のメンバー間で相互利用したり、AIを共同構築したりすることが可能です。
従来はユーザーが個々に行っていたAI構築を共同で行うことで、重複業務の排除、分業による効率的な開発、多面的な視点からの改善実施など、様々な効果が期待できます。

今後は、MatrixFlowの活用を推進するとともに、MatrixFlowの製品版へ向けた機能の拡充を行い、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促していく方針です。

AI構築の工数・時間の削減、AIの精度向上が実現するMatrixFlowの新機能に注目です!

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AI研究所 研究スタッフ

【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。


【三谷】

AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。

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