Baiduの王海峰氏はオープンソースのディープラーニングプラットフォームPaddlePaddleを2019年のソフトウェアエキスポに導入した。

「ディープラーニングフレームワークは、インテリジェント時代のオペレーティングシステムです。百度のPaddlePaddleディープラーニングプラットフォームは、人工知能の急速な発展を推進し、中国の産業インテリジェンスプロセスを加速しています。」6月28日、百度の最高技術責任者である王海鋒氏は、2019年中国国際ソフトウェア博覧会に招待され、「PaddlePaddleディープラーニングプラットフォームが産業インテリジェンスを加速」と題する講演を行いました。王海鋒氏はスピーチの中で、ディープラーニング技術が人工知能の発展をどのように推進しているかについて自身の考えを述べ、百度のPaddlePaddleディープラーニングプラットフォームの利点と、業界のスマート化を支援する同プラットフォームの成果を紹介した。

王海鋒氏は、人類がこれまで経験した3つの産業革命は、それぞれ機械技術、電気技術、情報技術によって推進され、これらの技術は強力な汎用性を示していると述べた。現在、私たちは人工知能を中核的な原動力とする新たな科学技術革命と産業変革の真っ只中にあり、人工知能は人類社会をインテリジェント時代へと導いています。

過去 60 年間にわたり、人工知能の発展は、人工ルール、機械学習、ディープラーニングという 3 つの典型的な段階を経てきました。 OCRや自然言語処理技術を例にとると、ディープラーニングの普遍的な利点により、その有効性は大幅に向上し、さまざまな業界で広く使用されています。

ディープラーニング技術が広く応用されているのは、ディープラーニングフレームワークのおかげです。王海鋒氏は、インテリジェント時代において、ディープラーニングフレームワークは接続の役割を果たしており、下部のチップと上部のさまざまなアプリケーションを接続しており、重要な価値を持ち、「インテリジェント時代のオペレーティングシステム」であると指摘した。

現場では、王海鋒氏が中国のオープンソースでフル機能のディープラーニングプラットフォームであるBaidu PaddlePaddleを紹介した。 PaddlePaddle のコア フレームワークには、開発、トレーニング、予測に加えて、推奨事項、ビジョン、自然言語処理、音声などをカバーする豊富なモデル ライブラリが含まれています。同時に、PaddlePaddle は転移学習、強化学習、自動ネットワーク構造設計、弾性ディープラーニングコンピューティング、グラフニューラルネットワークなどのツールコンポーネントを提供します。サービスプラットフォームレベルでは、ゼロベースのカスタマイズトレーニングおよびサービスプラットフォームEasyDL、ワンストップトレーニングおよび開発プラットフォームAI Studio、エンドコンピューティングモデル生成プラットフォームEasyEdgeを提供します。 PaddlePaddle は、包括的なフレームワーク、ツール、サービスを備え、ツールベースおよびプラットフォームベースのアプローチを通じて開発者や企業がディープラーニング アプリケーションの敷居をさらに下げ、業界のインテリジェントな変革を加速できるよう支援します。

PaddlePaddleは、ビジョン、NLP、推奨などのコアAIテクノロジー分野を網羅し、実際のビジネスシナリオで検証された70以上の公式モデルをオープンソース化しており、最も公式にサポートされているモデルを備えたディープラーニングプラットフォームとなっています。例えば、産業用アプリケーション向けの中国語NLPツールセットであるPaddleNLPは、アプリケーションタスク層で中国語の語彙解析、テキスト感情分析、および短いテキストの意味マッチング機能を提供します。また、業界で比較的優れた結果を持つ中国語の意味表現モデルであるERNIEを基本ネットワーク層に組み込むことで、モデルの意味表現能力を大幅に強化し、産業グレードのアプリケーション効果を実現します。つい最近リリースされたビデオ認識ツールセットは、主流の実用的なシーケンスモデリングアルゴリズムとエンドツーエンドのビデオ認識モデルをカバーし、開発者にビデオ分類やビデオポジショニングなどの一連のアプリケーションテクノロジソリューションを提供します。同時に、PaddlePaddle は大規模データ シナリオに適した分散トレーニング機能を備えており、コンピューティング能力の最適化の観点からディープラーニング アプリケーションをサポートしています。

大規模なスパース機能に対応するため、PaddlePaddle は、超大規模データ、大規模な機能、自己膨張、高頻度モデル反復を伴うビジネス シナリオに適した大規模なスパース パラメータ サーバーを設計して公開したと報告されています。同時に、産業グレードのデータ処理のために、PaddlePaddle は産業用アプリケーションに対応する一連のデータ処理テクノロジを開発しました。

開発とトレーニングの後、モデルをさまざまなアプリケーション シナリオに展開することは非常に重要なステップです。 PaddlePaddle は、基盤となるハードウェア、推論エンジン、複数のプログラミング言語、ソリューション、サービス ツールを含むエンドツーエンドのフルプロセス展開ソリューションを提供し、業界の開発者がアプリケーションを迅速に実装できるよう支援しています。

柔軟性、効率性、使いやすさは、産業開発者が開発にディープラーニング技術を適用する際に求めるものです。従来、従来のニューラル ネットワークの構造は、人間が経験に基づいて設計し、より良い結果を得るためにパラメータを継続的に調整してトレーニングしていました。このプロセスは比較的複雑で、時間がかかり、労力もかかります。 PaddlePaddle のオープンソース AutoDL Design 自動ネットワーク構造設計は、ディープラーニングを使用してディープラーニングを設計します。これにより、人間の専門家が設計したネットワーク効果を超え、自動化の度合いが高まり、結果も向上しました。 Baidu PaddlePaddle は、ディープラーニング技術の基礎知識がない開発者向けに、カスタマイズされたトレーニングおよびサービス プラットフォーム EasyDL を提供しており、開発者が独自のビジネス ニーズとデータに基づいてカスタマイズされた AI モデルを迅速にトレーニングできるようにしています。

王海鋒氏は、農地の自動抽出を例に、PaddlePaddleの実際の応用効果を紹介しました。 PaddlePaddle ベースの農地認識は、リモートセンシング画像データに基づいており、圃場抽出の精度が 80% に達し、処理効率は手動処理に比べて数万倍向上しています。作物の成長、災害監視、収穫量推定を効率的に支援し、人的投入を大幅に削減し、農業生産に大きな意義があります。これはまさにディープラーニング技術を活用して国と国民に利益をもたらすことです。

この段階では、ディープラーニング技術は発展と突破を続け、業界との融合を加速し、さまざまな業界の商業的付加価値の潜在力を継続的に向上させ、産業インテリジェンスを加速しています。王海鋒氏は「百度PaddlePaddleディープラーニングプラットフォームは、中国の膨大な数の開発者と協力し、中国の産業インテリジェンスの発展促進にさらに貢献していく」と述べた。