マイクロソフト、Azureの画像認識にユーザーの追加学習を可能にする「Custom Vision」のパブリックプレビュー開始。学習済みモデルはiOS/Androidでオフライン利用可能
マイクロソフトは、Microsoft Azureで提供している画像認識機能に対してさらにユーザー独自の画像を用いて追加学習を行える「Custom Vision」のパブリックプレビューを開始したと発表しました。
Custom Visionを利用することで、開発者はあらかじめ提供されている画像認識機能を基盤としつつ、例えば自社商品の画像を学習させることで、さまざまな写真のなかから自社商品が写っているものを判別できるようにする、といったことが可能になります。
学習した内容をエクスポート、iOS/Androidでもオフラインで利用可能
利用方法は、上記のCustom Visionのトップページに説明されているように、学習させたい画像をアップロードし（Upload Images）、学習を行います（Train）。すると、学習した内容を基にした評価ができるようになる（Evaluate）というもの。
Cutom Visionは、学習済みモデルをiOS 11でサポートされているCoreMLフォーマットや、Androidで 利用可能なTensorFlowフォーマットでエクスポート可能になっています。学習済みモデルをiOSやAndroidのデバイスに読み込ませることで、オフラインの状態のデバイスであっても学習により獲得した認識能力を発揮させることができるようになります。
Custom Visionのように画像認識機能に対してユーザーが追加学習を可能にする機能は、Googleも1月に「Cloud AutoML Vision」として発表しています。
画像認識などこれからの機械学習機能の開発は、クラウドベンダが用意した基盤機能に対してユーザーが追加学習を行うことでカスタマイズしていく、という方法が主流になっていくのでしょうか。
カテゴリ 機械学習 / AI / ビッグデータ
タグ Microsoft , Microsoft Azure , 機械学習
あわせてお読みください
- Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表
- 「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
- ［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
- ［速報］画像に写っている商品の型番は？ このクレームの適切な対応部門は？ 文章や画像データから学習し教えてくれる「Einstein Platform Services」、セールスフォース・ドットコムが発表
- Mac版OfficeがWindows版とソースコード一本化／脆弱性対策でAzureの計画メンテを前倒し／WSLがLinuxのdaemonもサポート、ほか。2018年1月の人気記事
前の記事
オンプレミスのVMware環境を自動的に探索、情報収集して、Microsoft Azureへの移行を支援する「Azure Migrate」が正式版に
Junichi Niino（jniino）
