Geek Guildは、商用AIサービスのための高精度なAI学習済みモデルの開発に使えるディープラーニングフレームワーク「SmallTrain ver.0.2.0」のソースコードを公開した。
SmallTrainは、ライブラリ機能とラッパー機能を兼ね備えたオープンソースフレームワークで、Kerasのように使用可能であり、多様なデータを学習済みのAIモデルを起点に、転移学習をするだけで工数をかけずにAIを構築できる。
SmallTrainを使用することで、精度を損なわず、大量のデータを取得する労力もかからず、ディープニューラルネットワークの迅速な開発が可能になる。また、MITライセンス準拠で、商用利用もできる。
SmallTrainは、おもにPythonで記述されているTensorFlowのラッパーであり、将来はKerasやPyTorchのラッパーともなり、TensorFlow、Keras、PyTorchユーザーのかけはしとなることを掲げている。
Pythonモジュール形式を採用しており、使い方はKerasやPyTorchと同様なので、習得にかかる時間が短縮されモデル構築により多くの時間を費やせる。
モジュールの再利用によって、データサイエンスに関する事前の知識がなくてもディープニューラルネットワークを迅速に開発することが可能になっている。
そのほか、同社のハイスペックなデータサイエンス手法・GPUマシンを使用してすでにトレーニングした学習済みモデルを公開しており、高精度モデルを起点としてさまざまな課題解決に最適なソリューションを提案できる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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