クラウドと機械学習

こんにちはロードローラーです。今日はクラウドと機械学習について書きます。先週にJAPAN IT WEEK 2017春@東京ビッグサイトが開催され、クラウド関連の出展ブースでは機械学習がトレンドだと言われ新聞記事にもなっていました。

実際のところ、IoTサービスによってデバイスからクラウドにデータ送信できるし、DWHサービスによってデータをクラウドに蓄積できるので、「だったら分析もそのままクラウドですればいいじゃん」というのは必然的な流れですね。

AmazonのAWS、GoogleのGCP、MicrosoftのAzure、IBMのBluemix、みんなやはり機械学習プラットフォームをクラウドで提供しており、他のIoTやDWHと連携させてクラウド完結できる仕組みを提供しています。

で、ここで私が気になったのは、各社が提供する機械学習プラットフォームにて、自分でかき集めたデータを使ってモデル選定とパラメータ調節を繰り返し、「学習済みモデル」をクラウド上に構築した場合に著作権や特許がどうなるのかです。

Business lawyerさんを引用すると、

学習済みモデルは、通常、関数、行列またはパラメータ等の形式で自動的に出力されますので、それ自体は創作性または発明性が否定されることもあり、著作権法または特許権法による保護の対象とすることが難しい場合が多いと思われます。
https://business.bengo4.com/category5/article153

とのこと。こうなると「事業のキモとなる認識器(学習済みモデル)が特許保護を受けていない状態で他社様のクラウド上にあるのってなんかイヤじゃない??」と私は考えてしまうわけです。

あと、もっとシンプルな突っ込み所としては、深層学習を突き詰めて利用すればするほど、環境構築においてCUDAやCaffeのバージョンも細かく指定したくなるだろうから「手軽で簡単に深層学習を開始できますよ!」ってコンセプトはいかがなものかと。。。

ひょっとして、そもそも玄人ではなく初心者をターゲットにしていて、いずれクラウド離れされても構わないのでとにかく深層学習のプレイヤーを増やすことが目的なのだろうか(ありえる)。

個人的には「深層学習なんてみんな自分で好きなように環境構築したいに決まってるでしょ!」という潔いスタンスで、GPU搭載サーバのレンタルをするだけというさくらインターネット株式会社様のような取り組みが好みです。環境構築は1から自分でしないといけません。なんというかさすが関西企業!そこにシビれるアコがれるぅ!!と思ってしまいました。

IoTで絶え間なく入ってくる新しいデータによって、毎日どんどん認識器を賢く更新していきたいという場合はやっぱりクラウドが向いてるんでしょうね。どこかでリビジョンを切って、いずれは認識器をコンポに落とし込みたいといった開発途中段階の場合は悩む点がありそうです。

今日はここまで。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です