CLOUDIAN
AI Project

Deep Learning

ディープラーニングは
R&Dフェーズから実用化フェーズへ

人口を遥かに超える無数のIoTデバイスから出力されるデータによるビッグデータ化が始まっています。この膨大な量のデータは、もはや人手で扱う事が不可能となるため、AIによる処理の自動化が必要不可欠であると考えられています。こうしたAIへの期待と様々な分野への応用に伴い、ディープラーニングに求められる高い認識率と複雑なアプリケーションへの対応によって、学習環境におけるトレーニングサンプルデータの巨大化(BIG DATA化)が始まっています。一方、特に実行環境ではリアルタイム性の確保や、通信回線の速度やコストの問題からエッジコンピューティングおよび分散処理へのニーズが、高まっています。

無数のIoTから出力されるデータをエッジでAIの処理を行うことによって、以下のメリットが得られます。

  • リアルタイム性の高い処理および制御が可能
  • 通信回線の影響を受けることなく、理想的なデータをAIへ入力することによって高い認識率が得られる
  • 分散処理によって大量トラフィックのクラウドへの集中を回避
  • CSVデータなど分析結果を送ることによって、センサーデータを直接クラウドへ送信するより大幅に通信コストを削減
  • 分散コンピューティングによってスケールさせることができるため、大規模かつ経済的な実行環境システムを実現可能

クラウディアンが考える
ディープラーニングシステムのコンセプト

ディープラーニングの実用化システムでは、下図の通り持続的に学習サイクルを回し「追加サンプルデータの収集」、「再トレーニング」、「ニューラルモデルのアップデート」を繰り返すことによって、認識率のさらなる向上や新たなクラスの追加などに対応していくことが求められます。
クラウディアンはAIの商用システムに求められる、スケール可能な製品およびソリューションを提供します。

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