ブレア・ニューマン、NeutonのCTO – インタビュー・シリーズ

ブレア・ニューマンは、NeutonのCTOです。Neutonは、破壊的なニューラルネットワーク・フレームワークと自動機械学習（AutoML）ソリューションであり、市場で利用可能な他のフレームワーク、非ニューラル・アルゴリズム、またはAutoML製品よりもはるかに効果的なものです。人工知能（AI）を誰でも利用できるようにします。

あなたが最初に機械学習とデータサイエンスに惹かれたのは何ですか?

個人的な観点からすると、ML/データサイエンスが提供できる可能性に常に興味がありました。例えば、スマートシティ、接続された車、そして今ではTinyMLも提供できるものです。AIの民主化により、実際にMLをどこにでも見ることができます。

Neutonの創設ストーリーを共有してください。

多くのプロジェクトで機械学習の観点から実行してきた経験から、AIを「誰でも」利用できるようにする旅に出ることを決めました。その間、指数関数的な成長を制限するいくつかの障壁を特定しました。本当にMLを誰でも利用できるようにするには… 存在する技術的な障壁に対処する必要がありました… 訓練を行うために大量のデータを必要とする要件… 技術的な専門知識の必要性を排除する自動SaaSソリューション… 最後に、最後の障壁を除去するためにプラットフォームを無料で提供することです。

TinyMLについて説明してください。

私はいつもシンプルに保ちます… 物理的な世界とデジタルな世界… そしてこれら2つのエンティティが交差する場所… そこがTinyMLの世界です… TinyMLは、エッジでインテリジェンスを提供します。

TinyMLの加速を妨げているものは何ですか?

TinyMLには、リソースの観点から大量の資本が必要です。HW、エンベデッド・エンジニア、機械学習エンジニア、統合のためのソフトウェア開発者… 私たちが優れているのは、これらの要件を大幅に削減することです。

Neutonは、精度を損なうことなくコンパクトなモデルを作成する方法を教えてください。

従来のフレームワーク（例：TensorFlow）は、事前に構造が定義されており、無駄が含まれています。さらに、モデルを構築するのは反復的なプロセスであり、モデルが構築されたら統合の前に最適化する必要があります。これが、私が上向きのアプローチと呼ぶものです。Neutonでは、このパラダイムを完全に逆転させ、1つのニューロンから始めてモデルを構築します。従来のフレームワークで見られる無駄を排除します。ネットワーク構造は、事前に定義されていません。訓練中に1つのニューロンから成長します。各ニューロンが適用されるたびに、クロス・バリデーションを実行します。最終的なモデルは、常に目的のために構築され、無駄がない精度の高いものになります。

Neutonは、バックプロパゲーションや確率的勾配降下法を使用しないのはなぜですか?

私たちの特許取得したアプローチでは、グローバル最適化手法を使用し、これらの手法の適用を排除します。

Neutonソリューションは、従来の機械学習アプローチよりもどれだけ効率的ですか?

すべての重要な指標、例えばモデル作成時間、精度、モデルサイズ、市場投入時間において、他のフレームワークやプラットフォームを上回っています。通常、モデルサイズは1000倍小さく、市場投入時間は70％以上短縮されています。さらに、説明可能性オフィスは、モデルと各予測に対する完全な透明性を提供することで、他に類を見ないものです。

Neutonプラットフォームが提供するAIの説明可能性について説明してください。

説明可能性オフィスは、複数の形式で提供されます。まず、EDA（探索的データ分析）ツールから始めます。これは、訓練前にデータの統計を初期的に表示します。次に、特徴重要度マトリックスを使用して、予測に最も影響を与える上位10の特徴と、最も影響を与えない下位10の特徴を識別できます。さらに、各予測を個別に分析して、特徴の値の変更が予測にどのように影響するかを確認できます。最後に、モデル・ツー・データ・レレバンス・インジケーター（Model-To-Data-Relevance Indicator）というライフサイクル管理ツールを提供します。これは、モデルが劣化し始めたときに顧客に通知し、再訓練が必要であることを示します。

Neutonについてさらに共有したいことはありますか?

Neutonでの私たちの使命は、AIを「誰でも」利用できるようにすることです。私たちは、これらの可能性を実現し始めたと信じています。データサイエンティスト以外の人や、経験豊富なデータサイエンティストを、ゼロコードSaaSベースのソリューションを提供することでエンパワーメントしています。TinyMLの加速とともに、AIの民主化を真正に実現する道筋に進んでいます。

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