AI開発プラットフォーム 「ReNom」

ReNom | concept

AI 開発プラットフォーム「ReNom(リノーム)」は、誰でも簡単にデータ解析や AI 開発ができるようにすることと、高度なアルゴリズムを自由に組み合わせて使えることを目指しています。ReNom は、ディープラーニングにとどまらず、機械学習のアルゴリズムや TDA、深層強化学習など、さまざまなアルゴリズムを組み合わせるアルゴリズムミックスを提唱しています。API の提供だけにとどまらず、さまざまなデータ処理ユーティリティやGUIアプリケーションでモデルの開発ができるSDKを提供しており、幅広い産業分野で活用されています。
多くの人が少しでも新しい技術を使いこなし、それぞれの問題を解決し、新しい発見や、新しいビジネスが生まれるようなプラットフォームの提供を目指しています。

 

ReNomで作成したAIが活躍する現場

 

 

 

【ReNom Line up】

 

ReNom IMGv3  画像認識AI開発アプリケーション/ ライブラリ

本格的なAIを使って画像上の物体を認識させる ことができるAIモデルの統合開発アプリケーション。学習用データの作成からA Iによる予測まで、A I 開発サイクルをOne Stopで提供。実験から業務実装まで幅広く活用可能。

ReNom IMGv3

 

■ReNom IMG に関するデモ動画や導入インタビュー、パンフレットなどはこちら→ https://gridpredict.jp/lpimg/

 

 

ReNom RG回帰モデル開発アプリケーション/ ライブラリ

様々な機械学習アルゴリズムを使って、数値データを対象とし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です。プログラミング不要で回帰モデルの作成、パラメータの調整、モデルの評価を簡単に行うことができます。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、モデル構築の工数を大幅に削減することが可能となります。Python用のライブラリとしても提供しています。

□データセット及びモデルの作成項目名を持つCSVファイルをそのまま読み込み、目的変数、説明変数を選択するだけでデータセットを作成できます。回帰モデルのためのアルゴリズム(GraphCNN、Random-Forest、XGBoost)を選び、パラメータを設定するだけで、すぐに機械学習を開始することができます。

回帰モデルの性能比較、特徴量の確認学習完了後、モデルごとに学習曲線や精度指標、予測結果を確認・比較することが可能です。各説明変数の重要度を表示することもできます。

ReNomRG

 

ReNom DPデータ前処理・解析アプリケーション/ライブラリ

多数の項目からなる数値、時系列データを対象として、機械学習のための前処理を行うアプリケーション/ライブラリです。説明変数の特徴把握や選択のための可視化機能や欠損補完を、簡単な操作で実行できます。欠損補完後のデータをCSVとして保存し、ReNom RGでそのまま利用可能です。

ReNomDP

■ReNom RG/ReNom DPについてもっと知りたい方は → 回帰モデルをユーザー自らがつくる時代に

 

 

ReNom TDA位相幾何分析アプリケーション/ライブラリ

高次元データを位相空間(集合に位相の情報を付加した空間距離のない空間)にマッピングし、可視化・分析するためのモジュールです。 データの特性や変数同士の関係性を形状として直感的に把握でき、 データの前処理や解析、機械学習におけるAIモデリングを支援します。 高度なデータ・プロファイリングツールとして活用することも可能です。

ReNom TDA

■ReNom TDAについてもっと知りたい方は → データの形状から相関関係を推定する TDA

 

 

ReNom.jp(エンジニア向けチュートリアルサイト)

ReNom.jpでは、AIに携わるエンジニアの方が実用可能な知識を得て活用していただけるよう、AI開発に必要な知識やユースケースをチュートリアルとして公開。基本理論からデータ分析手法までソースコードを公開しており、数式が苦手な方にも理解できるため、エンジニアの人材育成に活用可能です。

www.renom.jp

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