株式会社ヘキサドライブ | HEXADRIVE

お久しぶりです。おのってぃです。

今日のブログは文字まみれです。

昨年くらいから、一般的にもAIやらなんやらが取りざたされているんですが、
じゃあいざ使ってみようか、作ってみようかと思うと、
そもそもなにから手を付けていいのかわからないのが現状だったりします。
ウェブに聞いてみると、偉い人がわかる人向けにわかる人向けの単語でわかる人にはわかりやすい感じで説明していて、
興味はあるけどノー知識の僕なんかからするとそれらの情報を見てもよくわからないわけです。

ということで、自分で軽く調べたことのリマインドを残しておこうというのが今回の趣旨です。
今回は代表3社が提供している機械学習ツールたちの紹介です。
（利用せずにざっと各HP眺めての感想なので間違っている可能性があることはご了承ください）

特徴

・共通点
各社が準備しているサーバーを利用してモデル学習ができるので、超大規模の学習でもおまかせできる

・Google – Google AutoML
学習させたい内容でさらに細かい分類がされている
画像認識であればVision、どれにもあてはまらないいわゆる大規模データのようなものであればTablesを利用すればいい、など
小難しい設定やコマンド入力などは必要なく、学習データを準備できれば利用できそう
素直に使うには教師あり学習が得意そう

・Sony – Neural Network Console
名称の通りNeural Networkでの学習に特化
層数やモデルを自由にデザインできる
難しい設定やコマンド入力などは必要なく、学習データを準備できれば利用できそう
素直に使うには教師あり学習が得意そう

・Amazon – Amazon SageMaker
学習するにあたってのGUIが見当たらず、エンジニア向けの印象
その分カスタマイズや拡張性は高そう
強化学習もできそう

それぞれ学習したモデルをなんらかの形で書き出せるのか気になりますね（ちゃんとドキュメント読んだら書いてありそう）

上記を見るととりあえず触ってみるレベルでは大きな違いも特になさそうです。
ですが、料金体系が異なっていました。

料金体系

・Google AutoML（例：Visionについて）
学習時：毎月モデル10個までは、各モデル1時間のトレーニングは無料
予測時：毎月1000枚まで無料
それ以上は従量課金

・Neural Network Console
実行環境がCPU、学習・予測時間が合計10時間以内であれば無料、それ以上は従量課金

・Amazon SageMaker
AWS無料利用枠の一環で最初の2か月は1か月あたり250時間の学習・予測時間が無料、それ以後は従量課金

まずはのんびりと学んでいきたいので、当面は小規模でいいから無料で使いたい。
そんな僕にAmazon SageMakerはつらいですね。
逆に短期間でどれだけやれるかを全力で探っていく人にとっては良い環境かもしれません。

そんなこんなでGoogle AutoMLかNeural Network Consoleを触っていこうかと思います。

次回はどれかを実際に使ってみた感を披露できれば楽しそうですが、どうなることやらです。
それでは