ワークフローの随所でDeep Learning技術者をサポート
環境構築
- 環境構築の負荷を低減
- ポータブルな実行環境を用意することで、チームで環境を共有することができ、同じ作業をする手間が省けます。また、フレームワークや使用ツールのバージョン指定も手軽に行うことができるため、学習実行時にツール間での競合を気にする必要がありません。
データ管理
- タグ・メモ機能
- 大量のデータは形式問わずまとめてアップロード。ひとつひとつにメモやタグをつけて整理できるためデータ検索が容易です。
- データセット作成機能
- データセット作成時に教師データとテストデータをドラッグ&ドロップで振り分けることができます。
学習
- いくつかの項目を指定することで、学習を自動実行
- データセット、Gitリポジトリ、リソース、実行コマンドを指定することで、KAMONOHASHIが順番に学習を進めて結果保存までしてくれます。
そのため週末前にまとめて学習を投げ、週明けに結果を確認する、というようなことが可能です。
- 学習のコピー機能
- 過去に実行した学習の条件を少しだけ変えて実行したい。そんな時に学習のコピー実行機能を使うことで、簡単に過去の学習条件を指定することができます。
推論
- 学習実行と同じステップで推論実行が可能
- 学習での結果を用いて推論処理を行うことができます。出力値に値を表示させることで、精度等の比較を行うことができます。