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公開日:2019.09.03 [最終更新日]2019.09.17

TensorFlowとは?TensorFlowを徹底解説してまとめました

カテゴリー: AI(人工知能)の作り方

こんにちは三谷です。
今回は、ディープラーニングを行なうためのフレームワークとして世界的に使用している人が多いGoogle社のTensorFlowについて解説します。

まずTensorFlowとは?

TensorFlowとは、Google社が開発している、ディープラーニング向けのフレームワークです。
ニューラルネットワークを使用した学習を行うための機能がオープンソースで提供されています。
対応言語はC言語、C++、Python、Java、Goと幅広く、Pythonは 3.5、3.6のバージョンで利用できます。
Ubuntu 16.04 or later
Windows 7 or later
macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
Raspbian 9.0 or later

世界的に見ると最もシェアがあるフレームワークと言われており、世界中の人からの情報が集まるコミュニティも非常に大きなものになっています。
分散処理に優れているTensorFlowは、Chainerよりも高速に動作するとされ、GPUによる演算もサポートしています。
Tensorboardという学習可視化ソフトを組み合わせることで視覚的にもわかりやすく機械学習プロジェクトを進めることができます。

TensorFlowのスペック

メーカー:Google Brain
価格:オープンソース(無料)
対応OS:Linux、macOS、Windows、Android、iOS
対応プログラミング言語:Python、C、Java、Go

TensorFlowでできる学習一覧

それではTensorFlowでできることをまとめてご紹介します。
こちらにはディープラーニングを始めとする機械学習でできることも含まれています。

◆TensorBoard

TensorFlowを使用する際には、プログラムの内容を理解したり、デバッグしたり、どのようなディープニューラルネットワークの構造にしたか、そして学習がうまくいっているのかいないのか、といったことを正確にすばやく確認する必要があります。
これらを簡便にするために、TnsorFlowにはTensorBoardと呼ばれる視覚化のためのツールが含まれています。
TensorBoardを使用すると、TensorFlowグラフを視覚化したり、画像などの追加データを表示することができます。

◆画像認識

AI(人工知能)や機械学習、ディープラーニングの分野で最も注目を集めている画像認識。
上記画像では形や色から車を認識するようにAIをプログラムしていますね。
TensorFlowを使ってディープラーニングができるため、画像認識ができる独自のAIを作ることができます。

◆音声認識

ディープラーニングは、音声の認識にも適していることがわかってきました。TensorFlowを使ってディープラーニングをすることで、画像認識と同じような仕組みで音声を認識できるAIを作ることができます。
声の質や高低などで一人一人の声を区別できるようになります。

無料でTensorFlowを使って機械学習の環境を構築する方法

TensorFlowを使った環境を構築するには、以下の作業が必要です。

・Anaconda(Python)のインストール
・TensorFlowのインストール
・Jupyter Notebookのインストール

Pythonは、AI(人工知能)や機械学習の分野で一般的に使われているプログラミング言語です。TensorFlowプログラミング言語だけでも開発は可能ですが、それを簡単で便利な環境で実行するのが統合開発環境です。統合開発環境にはいくつか種類があります。
今回ご紹介するTensorFlowは単独でのインストールが複雑なため、Anacondaを使用します。Anacondaは、Python本体と、Pythonでよく利用されるライブラリをセットにしたPythonディストリビューションとなっています。
Pythonの環境などを管理することができるため、Anacondaをインストール後にTensorFlowを使える環境構築を行っていきます。
インストールの手順は、(機械学習用ライブラリ「Tensroflow」のインストール方法.docx未入稿)こちらの記事にて詳しく解説していますので、ご覧ください。

TensorFlowの使い方

TensorFlowを使ってディープラーニングをする方法を徹底解説

TensorFlowで実際にディープラーニングをする方法に関しては、こちらの記事で詳しく解説しています。
記事内で紹介していますが、PythonやTensorFlowをまだインストールできていないよ・・・・という方は是非こちらを使ってみてください!
PythonやTensorflow、その他諸々のセットアップ環境をわずか1分で仮想環境としてGoogleさんが用意してくれるツールです。


https://colab.research.google.com/github/AIkenkyujo/blog/blob/master/Tensorflow_deeplearning.ipynb
上のリンクで開いたデータは、Googleのアカウントでログインすることで使えます。
記事を読みながら、コードセル右の再生ボタン(セルを実行)を押しながら実行してみてください。(一番はじめだけメッセージが出ますが、「このまま実行」「はい」で進めてください。)

本当に1分でプログラムの世界に入れますので、オススメです!

TensorFlowをより詳しく学ぶ方法

TensorFlowをもっと詳しく学ぶ方法として、本を読むこともおすすめです。
ただTensorFlowを学びたくてもどの本を読んだらいいの?と言う方におすすめのTensorFlow本をご紹介します。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

少し難し目の内容もありますが、ボリューミーな書籍ですので1冊でじっくり学習したい方にはこちらがおすすめです。
実践機械学習とあるだけあって、実践的なことが書いてあるので手っ取り早くTensorFlowを使いこなしたい方には良い本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

バックエンドにTensorFlowを使用して、Kerasでの実装をしているため、誰でもとっつきやすい内容になっています。
ディープラーニングについて分かりやすい内容になっているので、初心者でも読みやすい本はこちらです。

TensorFlowとは?まとめ

今回TensorFlowについて詳しく解説しましたが、いかがだったでしょうか。
TensorFlowやKerasは特に英語での情報は非常に多いため、多少の英語が理解できるとスムーズに使い始めることができるかもしれません。
世界シェアが多いのは比例して情報も多いので、是非TensorFlowを使ってみてください!

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AI研究所 研究スタッフ

【マサミ】

アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。


【三谷】

AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。

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