Amazon Web ServicesはオープンソースのMXNetが将来のAIサービスの「基盤」になると述べている
ダン・リッチマン著
ラスベガス発 — Amazon Web Services（AWS）は、MXNetをディープラーニング・フレームワークとして採用すると、本日夜開催された第5回年次ユーザーカンファレンス「re:Invent」で同社幹部が発表した。MXNetは、マイクロソフトやワシントン大学など、複数の大学や企業が支援するオープンソース製品である。
「つまり、コードコントリビューションを提供し、プログラマビリティと開発者エクスペリエンスに投資し、ドキュメントとサンプルコードを充実させ、それらを基盤とする一連のツールにも投資していくということです」と、AWSの製品戦略担当ゼネラルマネージャー、マット・ウッド氏は、同日の1時間半に及ぶ基調講演で述べた。「さらに、MXNetは当社の将来のAIサービスの基盤となるでしょう。」
「機械学習は間違いなく主要なワークロードになるでしょう」と、AWSのバイスプレジデント兼ディスティングイッシュドエンジニアであるジェームズ・ハミルトン氏は基調講演で述べた。「これまで見てきた成長は、機械学習によって小さなもののように思えるようになると思います。機械学習は業界全体にとって根本的に重要になるでしょう。」
MXNetは、幅広いデバイス上でディープニューラルネットワークを定義、学習、展開することを可能にするとウッド氏は述べた。MXNetは、数多くの一般的な言語のいずれかで簡単にプログラミングできる。
実際、非常に柔軟だが最適化が難しい命令型言語と、最適化は簡単だが柔軟性が低い宣言型言語の両方を使用できます。
MXNetモデルは非常にコンパクトで、1,000層のニューラルネットワークでも4GB未満に収まるとウッド氏は述べた。つまり、ドローンやモバイルデバイスに搭載できるということだ。また、MXNetは非常にスケーラブルで、コードを自動的に並列化し、複数のGPUインスタンスにまたがって実行できるように簡単にスケールアップできる。
猫と犬の画像を区別するアプリケーションや自然言語処理を行うアプリケーションの基礎には、ディープラーニングとニューラル ネットワークが使用されています。
先週のブログ投稿で、Amazon CTO の Werner Vogels 氏は、MXNet がなぜ同社の「最適なディープラーニング フレームワーク」となるのかを説明し、同社では自律型ドローン、フルフィルメント センターのロボット工学、音声認識などで機械学習技術が使用されていることを指摘した。
彼はこう書いている。
機械学習アルゴリズムの中でも、ディープラーニングと呼ばれるアルゴリズムは、膨大な量のデータを取り込み、そのデータから洗練された有用なパターンを学習できるアルゴリズムを指すようになりました。例えば、写真に写っている顔、テキストの意味、話し言葉の意図などを学習します。開発者がディープラーニングを用いてAIモデルを定義・学習するのに役立つプログラミングモデルが登場し、さらに、ディープラーニングを一般の人でも容易に扱えるオープンソースフレームワークも登場しています。AWSでサポートしている人気のディープラーニングフレームワークには、Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Theano、Torchなどがあります。
これらの人気フレームワークの中で、MXNetが最もスケーラブルなフレームワークであると結論付けました。AIコミュニティはMXNetにさらなる注力を行うことで大きな恩恵を受けると考えています。
Matt Wood 氏によるディープラーニングに関する講演は、以下の基調講演ビデオの 1:13:00 から始まります。
