今こそ知っておきたい「TensorFlow」–機械学習ソフトウェアライブラリーの進化

今回は「今こそ知っておきたい「TensorFlow」–機械学習ソフトウェアライブラリーの進化」についてご紹介します。

関連ワード （ソフトウェア等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　「TensorFlow」は当初、Google Brain Teamのディープラーニング研究プロジェクトだったが、Googleの50のチームの共同作業によって新たなオープンソースライブラリーとなり、「Google Assistant」「Google Photos」「Gmail」「Google Search」など、Googleのエコシステム全体に展開された。GoogleはTensorFlowを導入したことで、知覚や言語理解のタスクを使用して、ディープラーニングをさまざまな分野に応用することができる。

　この入門記事では、TensorFlowに関する最新情報を紹介する。

　写真にエッフェル塔が写っていると、Google Photosはその画像を識別できる。これを可能にしたのが、ディープラーニングとTensorFlowのような技術の発展だ。TensorFlowができる前は、機械学習の研究者と実際の製品の開発者の間に溝があり、その溝のせいで、開発者がソフトウェアにディープラーニングを組み込むのが困難だったが、TensorFlowがその溝を埋めた。

　TensorFlowで提供される一連のモジュール（「Python」APIと「C/C++」APIの両方に対応）によって、TensorFlowの計算を構築して実行することができる。これらの計算はステートフルなデータフローグラフで表現され、このグラフを使用することで、Google Photosなどのアプリケーションはよく知られるランドマークに基づいて画像内の場所を極めて正確に認識することが可能になる。

　Googleは2011年、正の強化モデルを使用する「DistBelief」という製品を開発した。機械に猫の写真を見せて、それが猫の写真かどうかを尋ね、正しく推測できた場合はその旨を伝え、推測が間違っていた場合は調整を加えて、画像の認識精度の向上を図る。

　TensorFlowではこの概念を発展させ、ノードと呼ばれるデータの層を調べて分類する。層が深くなればなるほど、画像に関する質問の数を増やし、尋ねる内容を複雑にすることができる。たとえば、最初の層での質問は円形を認識するという単純な内容だが、もっと深い層では、猫の目を識別させるという具合だ。このフロープロセス（入力からデータの層を経て出力に至るまで）は、「tensor」（テンソル）と呼ばれる。これがTensorFlowという名前の由来だ。

　Googleがロールアウトを進めているTensorFlow 2.0には、以下のような改善点がある。

　機械学習は、未来の技術革新を支えるものだ。ディープラーニングとも呼ばれ、以下のような特徴を持つアルゴリズム群と考えられている。

　機械学習によって、ソフトウェアとデバイスはますますスマートになっている。現在は消費者の要求が厳しく、ビッグデータが広く利用されているため、この進化は開発者とその製品の成功に欠かせないものになった。また、TensorFlowのオープンソース化により、Googleが生み出したこの驚異的な先進技術を誰もが利用できるようになっている。TensorFlowは実際のところ、「Apache 2.0」ライセンスで利用可能になった初めての本格的なディープラーニング用フレームワークだ。

（続きはTechRepublic Japanでお読みいただけます）

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