AIプラットフォーム「H2O Driverless AI」をWindows上で試しました

Betaプログラムへの登録をしていたH2O社の「Driverless AI」からアナウンスが届きましたので、早速試してみました。

下のような画面がリアルタイムに動くのです。格好いいですよね。

これまで、私は機械学習のプラットフォームとしてR言語を用いてきました。Deep LearningについてはR経由でH2O社のH2Oを用いてきました。

R言語は統計処理に実践的に利用可能なフリーソフトウェアです。H2Oはそこから呼び出せるDeep Learning(およびその他の機械学習)プログラムです。R言語から利用してきたのは、前処理、後処理などをR言語で一元的に処理できるからです(H2O自体はもともとブラウザー上で操作できます)。

Driverless AIのアナウンスがあったときに、画面例も出ていました。映画とかに出てきそうな画面で、これは試してみたいと考えたわけです。

以下、試した手順を簡単に紹介します。Dockerを実際に利用すること自体が初めてだったので、その環境構築から試行しました。

  1. Betaプログラムのアナウンスメールを受信、dockerコンテナファイルをダウンロード
  2. Windows用のDockerを導入
    • 最初はubuntu on windowsを導入しましたが、そこでdockerは動作させられなかったので
  3. コンテナファイルをimport
    • docker load < ダウンロードしたコンテナファイル
  4. コンテナを起動
    • kitematicから実行
  5. これだとフォルダーの共有ができていないため、データをimportできず
    1. Usersフォルダー以下に共有用フォルダーを作成
    2. コンテナ名を調べる
      • docker images
    3. フォルダーをマウント
      • docker run -v /c/Users/…フォルダ名…:/…マウント先フォルダ名… 上で調べたコンテナ名
    4. 実行状態をkitematicで確認、「ACCESS URL」をブラウザーで開く
  6. 画面の指示に従ってデータを読み込み
    • フォルダー入力欄に「/」を入力し、たどればOK
  7. 画面の指示にそのまま続いて機械学習開始

まだ始めたばかりでよくわかっていないところがありますが、稼働させてしまえば、数クリックで機械学習が完了します。この手軽さで手元で試せるというのは驚異的です。

 

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