ディープ・ラーニングは機械学習の1つのサブフィールドであり、人間の介入なしに分析的タスクや物理的タスクを実行するAIアプリケーションとサービスを支えることで知られています。 ディープ・ラーニングのユースケースの例には、チャットボット、医療用画像認識テクノロジー、不正検出などがあります。 しかし、機械学習と同様に、ディープ・ラーニング・アルゴリズムの設計と実行には、膨大な量の人間の労力と計算能力が必要となります。 IBM Researchチームは、ディープ・ラーニングにおいて最も複雑で時間のかかるプロセスの1つである、 ニューラル・アーキテクチャー検索（NAS）と呼ばれる技法によるニューラル・アーキテクチャーの作成を探究しました。 チームは、開発されたNASメソッドを検討し、実践者が適切な方法を選択できるように支援することを目的として、それぞれのメリットを提示しました。 機械学習モデルの最も優れたアーキテクチャーを見つけるためのアプローチを自動化することで、AIの民主化が促進される可能性がありますが、問題は複雑であり、解決するのは困難です。 IBM Watson Studio内でディープ・ラーニング・サービスを使用すれば、ディープ・ラーニングを迅速に開始できるようになります。 このサービスは、複雑なニューラル・ネットワークを設計し、その後大規模に実験して、最適化された機械学習モデルを導入するのを支援します。 このサービスは、モデルのトレーニングのプロセスを簡素化するよう設計されており、計算能力の要件に対応するためのオンデマンドのGPU計算クラスターも提供します。 また、人気のあるオープンソースMLフレームワーク（TensorFlow、Caffe、Torch、Chainerなど）を統合して、複数のGPU上でモデルをトレーニングし、結果を加速することもできます。 IBM Watson Studioでは、AutoML、IBM AutoAI、ディープ・ラーニング・サービスを組み合わせることで、実験を加速し、構造化データと非構造化データを分析し、より優れたモデルを迅速に導入できます。