ibm researchはこのプロセスにどのように関わっていますか?
新しいディープ・ラーニング・サービスの中核となった機能は、 ibm resarch (英語) のさまざまなプロジェクトから始まりました。具体的には、以下の機能はibm resarchで直接実装されています: * ディープ・ラーニング・サービスをサポートするマイクロサービスは、tensorflow、caffe、keras、pytorchなどの複数のオープン・ソース・フレームワークをサポートしながら、gpuのクラスター全体でモデルの分散トレーニングを並行して管理します。 * neural network modelerは、コーディングを行わずに複雑なネットワークを迅速に設計できるようにします。このプロジェクトの研究コード名は、「darviz」です。 * hyperparameter optimization(hpo)により、ディープ・ラーニング・サービスは、ニューラル・ネットワークのパラメーターを自動的に調整できます。このテクノロジーを使用することで、ハイパーパラメーターの反復を自動化して、ユースケースごとに最適なニューラル・ネットワークを見つけることができます。 * uberのhorovodとddl(distributed deep learning)による分散深層学習(分散ディープ・ラーニング) * グラフィカルuxに加えて、コードネーム「project runway」でibm researchが作り出したexperiment assistantを採用したモデル・パフォーマンス・トラッキング 詳細はこちら (英語)