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Deep Learner

2018年10月1日、NTTデータ数理システムの分析基盤である Visual Analtics Platform 上で動作する 深層学習デザインツール Deep Learner をリリースいたしました。

本機能は Visual Mining Studio 8.4 のユーザーの皆様に期間限定で 無償ご提供していたアドオンモジュールをバージョンアップし、Visual Mining Studio のみならず、 Visual R PlatformBig Data Module とも一緒に利用可能としたものです。

詳細はお問い合わせください。お問い合わせは右の【お問い合わせ】ボタンをクリックで問い合わせフォームが利用可能です。

ご利用時の注意点

本機能は 64bit OS をご使用の場合のみお使いいただけます。 また、Visual Mining Studio / Visual R Platform / Big Data Module 製品のいずれかを インストール済みのPC上で動作します。

(画像をクリックすると拡大します)

機能紹介

本機能は多層ニューラルネットワークによる教師あり学習・教師なし学習を行う機能です。
教師あり学習では、カテゴリ値の予測については判別モデル、数値の予測に対しては回帰モデルを構築します。 教師なし学習では、データを次元圧縮し低次元化された表現を得ることができます。 入力とするデータは、1 行 1 件のデータである通常のテーブル形式に加え、 可変長の時系列データや弊社テキストマイニングツール Text Mining Studio で分かち書きされたテキストデータも扱うことができます。

多層パーセプトロン、Autoencoder、Recurrent Neural Network (RNN)、Encoder-Decoder モデル、といった構造のネットワークを備えていますが、 パラメータ設定画面上でモデルの用途とお手持ちのデータの形式を選択していただくと、その目的に適ったモデルの構造を自動的に選択いたします。
ネットワークの各層は多様なパラメータを持ち、様々なモデルを作成することが可能ですが、 最良なパラメータを自動的に探索する Model Optimizer 機能をあわせて搭載しており、パラメータチューニングの効率化と省力化を実現しています。

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また、学習の進行中は、リアルタイムでその進捗状況が表示されるため、 一般に長い処理時間を必要とすることの多い Deep Learning の学習時間を見積もることができます。

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関連資料

Visual Mining Studio 全体の機能については、Visual Mining Studio の機能詳細 をご覧ください。

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