SONY Neural Network Consoleを活用しよう！なスライド

ちょっとSONYのNeural Network Consoleにはまっております。

先日、こちらのブログでもSONY Neural Network Consoleで独自データの学習・推論をやらせてみた: EeePCの軌跡な記事を書かせていただきましたが、最近は画像認識だけでなく、異常検知をやらせるためにLSTMをやってみたりしました。

そんなSONY Neural Network Consoleをお勧めするSlideShareがこちら。

[2018/9/27(木): 三木会@大阪]　プログラミング無しでここまでできる！Neural Network Console活用のススメ

まさに簡単、明快なNeural Network Consoleのススメが説かれております。

あまり、おおくは語りません。こちらをぜひご覧ください。

ただ、実用で使うには、まだまだTensorFlow、Kerasの方が上かなぁと感じますね。

というのも、下記の記事を参考に、LSTMを実装してみたんですが。

SONY Neural Network Console 未来を予測するニューラルネットワーク | cedro-blog

この記事、本当に分かりやすい。ここを参考に、とある波形の正常波形を学習させて、異常波形を入れると、それなりにうまく波形を予測できて、あとはその差を取るプログラムでも作れば異常検知ができそうなところまで来ました。

が、これを業務用アプリ化するには、やはりPythonコードにしないといけない。

で、先日のSONY Neural Network Consoleで独自データの学習・推論をやらせてみた: EeePCの軌跡の時と同様、Pythonコード化にチャレンジしたんです。

が、一つ大きな問題が。

PythonでNeural Network Consoleの機能を呼び出す「nnabla」には、LSTMどころか、RNNがまだ実装されていないとのこと。おかげで、LSTMのところでエラーが出て進みません。

今後のバージョンアップに期待ですが・・・うーん、中途半端ですねぇ。せっかくいいツールなので、このまま業務で活用できるようにしたいのですが。

C#ならできそうなことをどこかで見ましたけど、やっぱり近頃はPythonが主流。なんとか、LSTMをPythonで実装できるようにしてほしいところですよね。

しかし、学習用には最適なツールなことは間違いありません。機械学習を手軽に学んでみたいという方は、ぜひお試しください。

ソニー開発のNeural Network 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