UEI、国産深層学習フレームワーク ChainerベースのGUI環境『DEEPstation』を提供開始

株式会社ユビキタスエンターテインメント(以下：UEI)は、プリファードインフラストラクチャー（PFI）が開発したオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」をベースとした、GUIディープラーニング環境『DEEPstation』を、11月30日に提供開始する。

また、『DEEPstation』はPythonで書かれたWebベースのGUI環境で、同ソフトウェアとUbuntu 14.04をプリインストールした深層学習用ハードウェア「DEEPstation DK-1」を、株式会社サードウェーブデジノスと共同開発し発売する。

なお、11月18日よりパシフィコ横浜で開催のIoT技術にフォーカスした展示会＆カンファレンス、「IoT Technology 2015／IoT総合技術展」のインテルブース内、協同出展社展示コーナーにおいて、「DEEPstation DK-1」によるディープラーニングを実演する。

【『DEEPstation』の特徴】

■GUIベースでGPUを使った深層学習を操作・管理
煩雑になりがちなディープラーニングの作業を自動化。カテゴリ別にフォルダに分けた画像をzipにしてアップロードするだけで、自動的に訓練データとテストデータを作る。

■GUI上からChainerのモデルをソースコードレベルで操作可能
学習させるモデルはGUI上からソースコードを編集可能。典型的なNetwork In Network、GoogLeNetを利用することはもちろん、一部ソースコードを修正して独自のチューニングが手軽に施せる。

■Webベースだからリモートマシンからも操作可能
WebベースでGUIを実現しているため、学習などの負荷が高い作業は専用のGPUを搭載した学習用マシンで、実際に学習済みニューラルネットワークを利用するアプリケーションの開発には手元のノートPCで行うなどの分業が可能。学習用データセットをブラウザからアップロードできるほか、学習させたモデルの任意のエポックをGUI上から手軽にダウンロードすることができる。