ニューラルネットの学習と汎用Cコード生成

せっかく学習したニューラルネットワークモデルをきちんと運用できていますか？近年ではディープニューラルネットワークを始めとする機械学習ライブラリが豊富になり、それらを使うことでエッジコンピュータでの推論も手軽にできるようになっています。一方で、汎用性を考え、ライブラリ依存のないポータブルなCコードでモデルを実装する必要があるケースも多くあります。しかし、そのようなケースではCコード手書き作業およびバグの除去に膨大なコストが必要となります。

本ビデオでは、シンプルなニューラルネットを学習し、学習したモデルを使用する汎用Cコードを自動生成する手順について解説します。本ビデオでは、簡単のためsin関数を近似するモデルを学習しましたが、画像認識などのニューラルネットのCコード生成も可能です。」　MATLAB®のローコード/ノーコード開発環境を利用して、ネットワークの学習~Cコードの自動生成までを効率化し、短時間で成果を挙げることが可能です。

【ビデオの内容】

ニューラルネットワーク学習

• 教師データの準備
• ニューラルネットワークの構築
• ニューラルネットワークの学習
• ニューラルネットワークの検証

Cコード生成

• 生成するニューラルネットを関数として準備
• テストのための関数を準備
• Cコード生成
• 生成したコードのパッケージ化

本ビデオを活用し、必要な手順やポイントの整理にお役立てください。