Blog
ブログ

2019年1月30日

人工知能/AIライブラリ紹介vol.7 機械学習の分野で活用される「MXNet」

人工知能/AIライブラリ紹介vol.7 機械学習の分野で活用される「MXNet」

nbsp;

目次

1.MXNetとは?
2.MXNetの歴史は?
3.MXNetの強み

 

1.MXNetとは?

MXNet(エムエックスネット)とは、オープンソフトウェアライブラリの一つで、「効率性」と「柔軟性」を兼ね備えた「スケーラビリティー」のあるディープラーニングフレームワークです。
主にニューラルネットワークの計算および学習を行うための深層学習(ディープラーニング)分野で活用されています。
最先端のディープラーニング技術「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」「リカレント」「長短期メモリネットワーク(LSTM)」などをサポートします。MXNetに含まれるGluonインターフェイスのおかげで、開発者は自身のスキルレベルにかかわらず、クラウド環境からモバイルデバイスまでの幅広いデバイスに対応し、深層学習の定義/トレーニング/展開が可能です。

MXNetはオープンソース(Apache License 2.0)で公開されています。
参考:https://opensource.org/licenses/Apache-2.0

 

2.MXNetの歴史は?

MXNetは、cxxnet、minerva、およびpurine2開発者のコラボレーションの基、DMLCチームによって開発されました。2016年11月、AmazonがMXNetの公式サポートを公表し、2017年02月、MXNetが「Apache Incubator」に認定されました。まだ最近開発されたライブラリのため今後どのように進化していくのかが期待されます。

 

3.MXNetの強み

MXNetの主な強みは

1.GLUON による使いやすさ
2.スケーラブルな優れたパフォーマンス
3.ポータブルのIOT およびエッジ向け
4.言語の柔軟性と選択肢

が挙げられます。詳しくは下記でご紹介します。

 
1.GLUON による使いやすさ
MXNetに含まれるGluonインターフェイスのおかげで、開発者は自身のスキルレベルにかかわらず、クラウド環境からモバイルデバイスまでの幅広いデバイスに対応し、深層学習の定義/トレーニング/展開が可能です。
 

2.スケーラブルな優れたパフォーマンス
深層学習を複数のGPUに分散させることで、非常に巨大なプロジェクトを短時間で処理できます。スケーリングもクラスター内の GPU 数に応じて自動的に実行されます。また、開発者はサーバーレスかつバッチベースの推測を実行することで、時間を節約して生産性を向上させることができます。
 

3.ポータブルのIOT およびエッジ向け
MXNetはメモリ効率が高いため、ポータブルデバイスや、複数のGPU・マシンに効果的に拡張することができます。クラウド内での複数GPUでのトレーニングや複雑なモデルの開発、さらにはRaspberry Pi、スマートフォン、ラップトップなどマシンパワーの低いエッジデバイスで実行できます。リモートでデータのリアルタイム処理が可能な、軽量なニューラルネットワークモデルも開発することが可能です。
 

4.言語の柔軟性と選択肢
MXNetでは、C++、JavaScript、Python、R、Matlab、Julia、Scala、Clojure、Perl といったプログラミング言語が幅広くサポートされているため、自分のすでに知っている言語で開始することができます。ただし、バックエンドではすべてのコードが C++ にコンパイルされるため、モデル構築に使用された言語にかかわりなく最大限のパフォーマンスを発揮できます。

 
そんなMXNetは以下のような用途での利用が可能です。

●顔認識
●音声認識
●被写体認識
●画像検索
●線画自動着色
●自然言語処理

 

引き続き、MXNetの環境構築方法、チュートリアルなどMXNetwの実践的な内容をご紹介する予定です。

※当サイトに掲載されている一部画像、スクリ-ンショット、文章に置いては著作権侵害を目的に利用しておらず、第三十二条で定められる引用の範囲で使用しています。万が一問題があればお問い合わせからご連絡ください。即刻削除いたします。また、本ブログは業務の研究開発のためのものとなり、一部、弊社に関連性が無いものも掲載しております。

Contact

お問い合わせ

人工知能・AIに関してのお問い合わせは
フォームまたはお電話にて。
フォームに必要事項をご入力の上、
「送信」ボタンを押してください。
担当者より、
回答・返信させていただきます。

人工知能・AI

すべての項目が入力必須となります。

名前
貴社名
メールアドレス
電話番号
ご予算
お問い合わせ内容

NAGOYA

名古屋オフィス

愛知県名古屋市中区丸の内1-17-19
キリックス丸の内ビル 5F

TEL:052-253-9866

Map view

TOKYO

東京オフィス

東京都中央区日本橋本町2丁目3番15号
共同ビル新本町 4階 43号室

TEL:03-3525-8640

Map view