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深層学習デザインツール Deep Learner

製品概要

Deep Learner は当社のデータ分析基盤 Visual Analytics Platform (VAP) 上で、誰でも気軽にアイコン操作で試すことができる、 ティープラーニング実行環境です。ディープラーニングのモデル学習と予測を、プログラムなし、わずか 4 ステップで行うことができます。

Visual Mining Studio (VMS) / Visual R Platform (VRP) / Big Data Module のデータや分析アイコンと連係したディープラーニング

データや分析処理をアイコンで表示し、アイコン間を矢印でつなげることで一連の流れを作成、実行します。
データ読み込みから、加工、集計もアイコンで行えるので、ディープラーニングをするまでにどのような処理をしているのか、
途中結果が見やすく、試行錯誤しやすい環境です。

また、データマイニング (VMS) や R による統計解析 (VRP) と連係することができますので、モデルからの予測値の比較が容易です。

※ Visual Mining Studio (VMS) / Visual R Platform (VRP) / Big Data Module いずれかのライセンスが必要です。

対話型ユーザーインターフェースで複雑なディープラーニングモデルの構築ができます

4 ステップで完了! 効果的な学習ができます。

  1. モデルの指定
  2. 「データの種類」「目的変数、説明変数」を指定します。

  3. モデルパラメータの指定
  4. ディープラーニングのモデルパラメータを指定します。
    指定範囲から最良なパラメータを探索する、Model Optimizer 機能を用いることも可能です。

  5. 学習方法の指定
  6. モデル学習の方法を指定します。GPU で計算させる、パラメータ探索の場合、並列実行の指定も可能です。

  7. モデル学習の様子を確認
  8. モデルが正しい方向に学習しているかどうか?画面で確認することができます。
    学習の途中停止も可能です。

柔軟なモデル構築

「教師あり学習」「教師なし学習」両方に対応しています。
(「教師あり学習」の場合、判別モデル、回帰モデル両方に対応、それらを混在させた複数の変数を同時に
予測させることも可能です)

多彩な適応データ

  • テーブルデータ (通常の表形式データ): 顧客データ、販売履歴データ、製造データなど
  • 時系列データ: センサーデータ、ログデータなど
  • テキストデータ: アンケートや論文・特許情報等の技術文書 (※)

の 3 種類のデータに対応します。
※別途、Text Mining Studio のライセンスが必要になることがあります。

予測アイコンを備え、別データからの予測が可能

ディープラーニングによる、精度の高い結果が期待できます。

最適パラメータを指定範囲内から検出する Model Optimizer 機能付き


マシンパワーを効率的に使いながらネットワークのユニット数や活性化関数などのハイパーパラメータを自動的に探索し、
最良のモデルを選びます。

ネットワーク

多層パーセプトロン、RNN (及び LSTM, GRU )、Autoencoder、Seq2Seq

GPU 対応