Console(NNC)のセミナーに参加しました。Watson本の出版などでお世話になっているリックテレコムさんからNNC本が出たということで、その関連セミナーに招待いただいたのです。Console入門【増補改訂・クラウド対応版】--数式なし、コーディングなしのディープラーニングセミナーにはSONYの小林由幸氏と、NNC本著者の足立悠氏が登壇され、NNCの機能や実際のモデルの構成方法などを説明いただきました。NNCは何度か試してみたことはあるのですが、実際の案件などで使うというところまではやっていませんでした。今回のセミナーを受講したことで、もっと使ってみたくなりました。Searchという機能です。教師あり学習の場合、インプットデータを教師データ付きで準備することはどうしても人手でやる必要があります。それは仕方ないというか当たり前のこととして、次にやらないといけないのはネットワークの構造を組み立てることです。一般的なフルコネクトのネットワーク(Affine層)を何層重ねるのか、畳み込み層は入れるのか、ニューロンは何ユニットにするのか、活性化関数に何を使うのかなどを考える必要があります。その最適な構造は何なのかを探り出すのは、試行錯誤が必要です。ネットワークの構造に絶対的な回答はなく、試行錯誤して精度と計算量のバランスが最も良さそうなところを見つけだすしかないからです。Searchを使うと、NNCが自動的にやってくれるというのです。これは試して見る価値ありです。Endの技術であるということでした。インプットデータを準備して、ネットワークを試行錯誤して、良さそうなモデルができたとしても、100%の精度ということはまずありません。そこで、そのモデルはなぜそのような回答を出すのか、説明変数の何が影響を及ぼしているのかといった、ディープラーニングの根拠を人間は求めてしまいます。セミナーでも質疑応答でそうした質問が繰り返されました。Endの技術であるということです。Endのデータを与えて、モデルの中身については分からないというのがディープラーニングという技術であるということです。中身を知ろうとする方法もあるのですが、それはあくまで参考に過ぎません。小林氏の経験でも工場にディープラーニングに導入した際に、根拠を求められるという経験を何度もしたとのこと。その際の最終的な決着点は、ディープラーニングを導入することで工場の最終的な不良率が改善したこと。モデルについて何だかんだ言っても、人間ですら一定の割合で不良を生み出すのであり、それより不良率が下がるのであれば根拠については問題にしなくて良いだろうということ。強引な方法のように思いますが、それが落とし所なのではないかと思いました。それと合わせて、ディープラーニングの精度は人間をどんどん超えていくだろうということも感じます。試行錯誤するしかないディープラーニングの精度を高める方法は、結局のところはデータの量しかありません。データの量だけでなくて質が必要だし、ネットワークの構造が精度を決めるのは間違いありません。データの質とネットワークの構造は試行錯誤しないと、どういうデータが質が良いのか、ネットワークの構造が良いのか分からないわけです。Searchなどのツールによる支援を受けながら、結局は人間が試行錯誤するしかありません。した試行錯誤は人間自身が数をこなすしかないでしょう。した試行錯誤をできるだけ簡単に何度も繰り返すための環境として、NNCは魅力があると思います。WatsonでもNNCのようにGUIでネットワークを組み立てるツールが出てきていますが、現状ではNNCの方が完成形になっている印象です。当初はWindows版しか出ていなかったNNCですが、今はWebブラウザで使えるクラウド版もありますし、クラウド版ではGPUを使えるようになっていますから、またNNCを使い始めてみようと思います。ITコーディネータ/ITエンジニア。ビジネスコンテスト「北九州でIoT」に応募したアイディアが入選し、メンバーと株式会社ビビンコを創業。著書に「初めてのWatson」、「ワトソンで体感する人工知能」など。日本全国でAI・IoTなどをテーマにしたセミナーや研修講師での登壇多数。研一2018/11/30AI・IoT第3回Watsonハッカソンの決勝大会を見てきた6月29日にソフトバンクの本社で行われた、第3回Watsonハッカソンの決勝大会を見てきました。研一2019/3/14この投稿へのコメントコメントはありません。研一のウェブサイトです。プロフィール(詳細)AI・IoTなどの講演、執筆などのお問い合わせは、首都圏(東京・横浜)、九州(福岡)を中心に日本全国から承っております。こちらのお問い合わせフォームからご連絡ください。(1)IoT・AI・RPAソリューションは株式会社ビビンコ(北九州・東京)にご相談ください。