PoC (概念実証) を支援・効率化する Kubeflow 1.0 対応の自動深層学習サービスの提供を開始

株式会社クラスキャット (代表取締役社長：佐々木規行、茨城県取手市) は、人工知能分野における PoC (概念実証) を技術的観点から支援・効率化することを主目的として自動深層学習サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」を本日 (04月07日) から提供開始することを発表致しました。本サービスはクラスキャットが提供する人工知能研究開発支援プログラムのサービスの一つとして提供されます。自動深層学習 (AudoDL, Automated Deep Learning) は自動機械学習 (AutoML) の一種で深層学習プロセスの自動化を可能にします。深層学習フレームワークとして TensorFlow 2 及び PyTorch が利用可能で、Kubernetes 上で機械学習ワークフローをクラウド展開可能な Kubeflow 1.0 にも対応しています。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」は標準的な深層学習フレームワークである TensorFlow 2 と PyTorch が利用可能で、自動深層学習のために必要な主要機能を網羅しており、次の機能を提供します :

1. ハイパーパラメータ調整
2. ニューラルネット・アーキテクチャ探索
3. モデル圧縮
4. 特徴エンジニアリング

ハイパーパラメータ調整は一般に自動機械学習で中心的な役割を果たし、多くの自動調整アルゴリズムと幾つかの早期停止アルゴリズムを実装しています。ニューラル・アーキテクチャ探索 (NAS, Neural Architecture Search) では多くの NAS アルゴリズムを実装しており、幾つかの候補を指定すればベストなアーキテクチャを自動的に見つけ出すことができます。モデル圧縮ではハイパーパラメータ調整を利用しながら枝刈りや量子化アルゴリズムを使用して最善に圧縮されたモデルを自動的に生成することができます。特徴エンジニアリングは与えられたタスクのための最善の特徴を見つけることを可能にします。

クラスキャットでは企業向け人工知能研究開発支援プログラムとして以下のサービスを提供しております :

1. 経営者層向け人工知能研修サービス
2. テクニカルコンサルテーション
3. PoC (概念実証)
4. 実運用アプリケーションの実装と配備

ユーザ企業はこれらのサービスを活用することで、人工知能技術に精通した人材を確保することなく、人工知能技術を社内導入したりサービスを市場に展開する事が可能となります。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」は上記 (3) PoC (概念実証) のフェーズを技術的視点から強力にサポートすることを可能にします。自動深層学習は PoC でプロトタイピングを遂行する際に特に有用ですが、PoC の準備段階でユーザ企業が所有しているデータの (対象タスクに対する) 有効性を確認する際にも活用できます。

本サービス「ClassCat® AutoDL for Kubeflow」はまた Kubeflow 1.0 にも対応していますので、自動深層学習の実験を KubeFlow 上でスケーラブルに実行可能です。これは実験を Kubernetes クラスタ上で Kubeflow ジョブとして実行できることを意味します。Kubeflow は米 Google 社によりオープンソース化された、機械学習ワークフローを Kubernetes 上で展開可能にするプラットフォームで最新ステーブル版 1.0 が 3 月にリリースされています。
Kubernetes プラットフォームはパブリッククラウド上の各種サービス – Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service), AKS (Azure Kubernetes Service), GKE (Google Kubernetes Engine) – が選択可能となっています。

【製品販売概要】

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