Windows 10で機械学習ライブラリを実行するための「Windows ML」とは何か [ブログ]
Windows 10で機械学習ライブラリを実行するための「Windows ML」とは何か
Microsoftを含む多くのITベンダーは、クラウド上での機械学習や、学習済みの機械学習ライブラリを用いた高速大容量処理の仕組みを推進している。
一方で、PCやスマートフォンなどを含む“エッジ”デバイスの世界においても、機械学習ライブラリを使った処理高速化の活用が進みつつある状況だ。これは、主に小型エッジデバイス向けSoC（System on a Chip）の性能向上を受けたものだが、専用のコプロセッサや処理ブロックを備えたSoCも登場しており、差異化ポイントの1つとして最近のトレンドとなりつつある。
そんな中、米Microsoftは3月7日（現地時間）に、学習済みの機械学習ライブラリをWindows上でローカルに動作させるためのAPI「Windows ML（Machine Learning）」を発表した。今回はこのWindows MLを巡る最新情報を整理する。
機械学習ライブラリをエッジデバイスで実行するメリット
クラウド上ではなく、エッジデバイス上で機械学習ライブラリを動作させるメリットは幾つかある。
まずクラウドに接続する必要がないため、ネットワーク環境のないオフライン状態でも利用できることが挙げられる。またネットワークを介さないことで、膨大なデータが行き来することによるネットワークへの負荷を低減し、秒程度のラグが発生する可能性のあるクラウドアクセス時におけるレスポンスの問題も回避できる。
機械学習ライブラリをエッジデバイス上で動作させることは、特に高速な応答を求められる監視カメラや認証カメラなどのセキュリティ用途、また今後爆発的な普及が見込まれる自動運転車で非常に重要となる。場所によってはネットワークが安定しない可能性があることに加えて、秒単位の遅延が致命的となるからだ。
こうした機械学習によって認識力の強化されたエッジデバイスは「インテリジェントエッジ」のようなキーワードで表現されることが多いが、インテリジェントエッジはインフラや産業向けデバイスだけの話ではない。
最近ではスマートフォンの機能が大幅に向上したことで、“遊び”の部分でも活用されるケースが増えてきている。一般の目にはむしろ、こちらの方がなじみがあるかもしれない。Facebookの顔認識や、SNOWようなAR型コミュニケーションアプリ、ビューティーモードの付加された中国系スマートフォンのカメラ機能など、画像認識の仕組みだけでも身近に広く浸透している。
QualcommはSnapdragon SoCの世代ごとにどのようなAI機能が実現可能かをデモストレーションしているが、現在はクラウド頼りの音声認識と構文解析も、待ち時間なしで手元のデバイスだけで完結できるようになるなど、より自然なコンピュータとの対話が行える世界が近づきつつある。
では、Windows上にこうした仕組みを取り込むことで、どのようなことが実現できるのだろうか。
Windows 10デバイスは世界中で6億台（2017年末にMicrosoftが発表した台数）が稼働しており、既にさまざまな用途で使われている。
インテリジェントエッジ化するWindows 10デバイスは、フィルターを使った単純な画像加工をはじめ、カメラを組み合わせたリアルタイム監視、リアルタイム翻訳など、できることは非常に多い。全てはアプリの作り方次第だが、ホビーからプロフェッショナル、そして企業や産業向けまで、幅広い用途で活躍することだろう。
Windows 10次期大型アップデートで利用可能に
MicrosoftはWindows MLのリリースに合わせて「Windows Machine Learning」と「ONNX Models to be Runnable Natively on 100s of Millions of Windows Devices」という2種類の文書を公開した。
Windows MLの仕組みを簡単にいえば、「機械学習ライブラリの共通フォーマットであるONNX（Open Neural Network eXchange）を介して、学習済みの機械学習ライブラリをWindows 10で動作するUWP（Universal Windows Platform）アプリに直接組み込める」というものだ。
http://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1803/27/news101.html
