深層学習を組み込んだ機械学習ライブラリ “LA++“(ラプラ) を開発 | LAplust
logo

深層学習を組み込んだ機械学習ライブラリ
“LA++“(ラプラ) を開発

投稿日 : 2020年2月8日

筆者 : Yoshika Harasaki

技術

概要

  株式会社LAplust(ラプラス)(以下、LAplust)は、深層学習(注1)を組み込んだ機械学習ライブラリ(注2) “LA++“(ラプラ)を開発しました。

“LA++“(ラプラ)は、C++言語をベースに独自開発したLAplustの技術基盤となる機械学習ライブラリです。機械学習を実装する際によく利用するアルゴリズムやそれらを補助するプログラムを機能ごとにまとめています。C++言語を用いながらも直感的かつスピーディに深層学習も含む機械学習モデル(教師あり学習・教師なし学習・強化学習)を実装することができます。

すべてのアルゴリズムが独自に開発され、国内外のAIベンダーから提供される機械学習APIやサードパーティのライブラリに依存していません。

特徴

  最大の特徴は、演算を高速化する手法やメモリを最適化する手法を徹底して組み込んでいる点です。

これにより、計算リソースに制限があり、消費電力を最小限に抑えながらも高い処理速度が求められるハードウェア開発等に高い親和性を持ちます。

狙い

  近年、人工知能(AI)という言葉で表現される機械学習は日々発展しており、各産業界へ徐々に導入が進んでいます。普及しているAI技術は一部の海外大手AIベンダーから提供されるサービスによって実現されるケースがほとんどです。

今回、外部の機械学習APIサービスやライブラリに依存せず、すべてのアルゴリズムを独自実装したことにより、LAplustは、下記の点を実施できるようになります。

  • 外的環境からの価格コントロールを受けることなく、目的やニーズに適した機能・事業スキームを構築できる
  • 自社の中核技術のブラックボックス化を回避でき、内部ロジックが説明可能で透明性を確保できる
  • 目的達成のためのアルゴリズムを細部にわたり、実装・修正できる

応用事例

  “LA++“(ラプラ)は、協力関係者様 (注3) により、すでに複数の用途で利用されています。その一例が「為替の変動予測」や「葉の病害虫診断」です。

事例①

事例②

今後の展開

  今後も、“LA++“(ラプラ)はAPI等のサービス連携機能を組み合わせながら、協力関係者様との協業によって具体的な目的・用途に即して順次アップデートされ続け、課題解決に応用されます。

注釈

(注1)深層学習  多層構造のニューラルネットワークモデルを用いた機械学習技術

(注2)ライブラリ よく利用するプログラムソースコードを機能単位でまとめたもの

(注3)協力関係者 現時点では非公開