AI開発プラットフォーム「ReNom」に回帰アプリケーション追加のお知らせ

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AI開発プラットフォームReNom(リノーム)に、最新GraphCNN技術を用いた、回帰モデルを簡単に構築するためのアプリケーション「ReNomRG」を追加し、β版としてリリースを開始しました。

 

 

■背景と狙い
近年、ディープラーニング技術の発展により、AI関連システムの開発は、目まぐるしい進歩を遂げています。すでにReNomでは、画像認識を行うReNomIMGや、データ分析を行うReNomTDAをアプリケーションとして提供してきましたが、今回リリースする「ReNomRG」は、数値データを使って回帰モデルを作成するアプリケーションとなります。これにより、各企業の生産装置や、ERP(基幹系業務システム)のデータを使い、需要予測モデルの開発や、ターゲット変数の数値予測する回帰モデルの構築を容易に行うことが可能となり、業務の効率化に繋がると考えています。さらに「ReNomRG」は、2018年人工知能学会で論文発表した数値データをディープラーニングのアルゴリズムCNNで特徴抽出できるGraphCNN技術を用いており、多くのケースで、機械学習の手法を上回る精度を実現しています。

 

■ReNomRGとは
「ReNomRG(ReNom regression)」とは、数値データに対する回帰モデルを簡単に構築するためのアプリケーションです。「ReNomRG」はモデル構築に必要なプロセスのなかで、モデル作成、モデルパラメータの調整、モデルの評価を簡略化します。ユーザは、目的ごとに学習用データセット用意し「ReNomRG」へセットするだけで、モデル作成のフェーズに入ることができます。更に、様々なパラメータを与えてモデルを作成した後、統一的な評価指標により、それぞれのモデルを比較することができます。このように、ユーザは一連の作業をアプリケーションで完結させることができるので、モデル構築のための大幅な工数削減が可能となります。

 

■ReNomRGの特長
1. ReNomGUIツール
学習データを用意するだけで、プログラミングなくGUIから回帰モデルを作成することができます。
2. Graph convolution
Graph convolutionという手法を用いることで、非画像データに対してCNNを行うことができます。

 

■イメージ図(画像)

 

■今後の展望
今後の「ReNomRG」は、時系列データへのGraph convolutionの適応や、ユーザが作成したニューラルネットワークをGUI上から学習できる機能の追加、ReNomDP・ReNomTDAとの機能連携を図ることにより、データの可視化、前処理、回帰モデル作成の一連のデータ分析の流れをGUIから実行できるアプリケーションを目指します。

 

■ReNomRGダウンロードリンク
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNomRG

 

■ReNom公式サイト
<ドキュメント>
http://www.renom.jp/

<GitHub>
ReNomはGitHubより、ダウンロードして頂くことが可能で、ソフトウェアのご利用にあたっては、事前にライセンスをご確認頂きご利用下さい。
https://github.com/ReNom-dev-team/ReNom

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