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ビッグデータ処理ソフトで深層学習

2016年7月1日(金)

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 ビッグデータ処理ソフトウエア「Spark」の用途がディープラーニング(深層学習)に広がり始めている。Sparkの特徴である分散処理を深層学習に活用し、「ニューラルネットワーク」を大規模化したり、学習に使用するデータ量を増やしたりする狙いだ。

 2016年6月7、8日に米サンフランシスコで開催されたSparkの開発者会議「Spark Summit 2016 in San Francisco」で、中国の百度(Baidu)や米Yahoo!といった大手ネット企業が、深層学習をSparkで実行するソフトの詳細を説明した。同様のソフトはスタートアップや研究機関も開発を進めている(表1)。

表1●Sparkでディープラーニングを実行するためのソフトウエア
米EMCのZhe Dong氏によるSpark Summit 2016での発表を基に作成
ソフトウエア名称開発元ソフトウエア公開
SparkNet米カリフォルニア大学バークレー校GitHubで公開
CaffeOnSpark米Yahoo!GitHubで公開
Tensorflow On Spark米ArimoGitHubで公開
DeepLearning4J on Spark米Skymind TechnologiesGitHubで公開
Paddle on Spark中国Baidu
DeepDistDirk Neumann氏サイトで公開
Sparkling Water米H2O.aiサイトで公開

 深層学習とは、脳の神経細胞の働きを模したニューラルネットワークを多段に重ね、大量のデータで学習させる機械学習の手法。人間に迫る精度を備えた画像認識や音声認識のAIを実現できるとして注目されている。

 深層学習を実現するソフト「ディープラーニングフレームワーク」としては「Caffe」や「Chainer」「Torch」「Theano」「TensorFlow」などがオープンソースソフトウエア(OSS)などが公開済みだが、TensorFlowを除いて単体のコンピュータで使用するのが一般的だった。今回、フレームワークをSparkに対応させることで、複数台のコンピュータで深層学習を分散処理しようとしている。

規模を拡大するほどAIの精度が向上

写真1●中国の百度(Baidu)の呉恩達(Andrew NG)氏
[画像のクリックで拡大表示]

 深層学習を分散処理する狙いは、ニューラルネットワークの大規模化と、学習に使用するデータ量の大規模化の二つである。Baiduがシリコンバレーに設けた「AI研究所」を率いる呉恩達(Andrew NG)氏はSpark Summit 2016の基調講演で「深層学習をロケットに例えるならば、ニューラルネットワークはロケットのエンジン、データはロケットの燃料に相当する」と指摘した(写真1)。

 呉氏はスタンフォード大学の研究者として「Google Brain」の開発に関与し、その後Baiduに転じた深層学習の第一人者。ロケットの例えで訴えたのは、「より巨大なニューラルネットワークに、より大量のデータを学習させれば、AIの精度を上げられる」ということだ。

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「ビッグデータ処理ソフトで深層学習」の著者

中田 敦

中田 敦(なかだ・あつし)

シリコンバレー支局

1998年慶應義塾大学商学部卒業、同年日経BP社に入社。ITproや日経コンピュータを経て、2015年5月からパロアルトに開設したシリコンバレー支局を拠点に、シリコンバレーの最新事情を取材中。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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