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TensorFlowよりPyTorchを選んだ企業3社の事例(下)

2021/01/08

Scott Carey InfoWorld

 機械学習の手法の1つであるディープラーニングでは、階層型ニューラルネットワークを使って、画像認識、自然言語処理、機械翻訳など、かつては機械での対応が難しかった処理を大規模に自動化できる。そんなディープラーニングを扱うオープンソースのフレームワークとしては、TensorFlowやPyTorchが広く使われている。

前回から続く)

Datarock:鉱業向けの画像分析

Credit: Vijay Patel / Getty Images

 オーストラリアのスタートアップ企業Datarockは、コンピュータービジョンの技術を鉱業で生かすための画像分析プラットフォームを開発している。ディープラーニングのモデルを使って、コアサンプルの画像のスピーディな分析を実現している。

 一般には、コアサンプルを地質の専門家が精査して鉱物や構成を評価したり、岩質などの物理的特徴を技師が探ったりといった部分は、これまで人間が担ってきた。こうした作業は時間と手間がかかるうえ、ヒューマンエラーも生じやすい。

 「コンピューターは、技師のように鉱石を捉えることができる」と、DatarockのBrenton Crawford最高執行責任者(COO)は言う。「人間が画像で捉えられるのであれば、人間と同様の分析を実現するようにモデルをトレーニングできる」

 Blue Riverと同じように、DatarockはR-CNNモデルの一種を利用している。初期段階において開発チームは、データ拡張の手法を用いて、十分なトレーニングデータを確保した。

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