TensorFlowを活用した機械学習の可能性

  こんにちは、今回の記事ではTensorFlowがどのようなものか、実際に実装してみての感想、メリットとデメリットについて紹介していこうと思います。


TensorFlowって何？

TensorFlow(テンソルフロー)は、Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリであり、Python、C++、Javaなどのプログラミング言語で使用できます。様々な機械学習の実装のために必要なツールが組み込まれており、簡単に機械学習やニューロンネットワークなどを実装できます。


導入している企業

　TensorFlowは実際に多くの企業が導入しています。以下が導入している企業例です。

l   Coca-Cola

　長年の課題であるモバイルでの購入証明機能の実現

l   Spotify

TFXを使用したユーザー向けの情報をカスタマイズ

l   PayPal         

最先端の不正検出を実現

l   Twitter

ツイートのランク付け

 

　　この他にも様々な企業が導入しています。詳しくは以下のサイトで確認してみてください。
            TensorFlowを選ぶ理由      https://www.tensorflow.org/about/case-studies?hl=ja

　

実際に使用してみた

　今回は「はやたす / Pythonチャンネル」の「たったこれだけ？！ゼロから作る画像認識AIアプリ」を参考にTensorFolwとGradioを使用してGoogle Colaboratoryで簡単なアプリを作成しました。詳しくは以下のURLから動画を見てください。


「たったこれだけ？！ゼロから作る画像認識AIアプリ」

https://youtu.be/I-JtV2CNWlM　

動画内で使用するコード記載サイト「初心者のためのTensorFlow2.0入門」

https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja　


作成したアプリ


　実際に作成し、機械学習の知識や高度なプログラミングスキルがなくとも簡単にできると感じました。本来はニューラルネットワーク（人間の脳の仕組みを模した数理モデル）を実装する場合、複雑で高度な数学的知識や関数、プログラミングスキルや構成を考えなければいけないですが、TensorFlowを使用することでこれらの作業が省け、ツールを使用するだけで簡単に実装できます。

！！注意！！

高度な機械学習システムを作成する際は機械学習とプログラミングに関するある程度の知識が必要であり、データセットはそれぞれに合ったものを使用しなくてはいけないことを忘れてはいけません。


メリットとデメリット

TensorFlowのメリットとデメリットをまとめました。

メリット

l   ニューラルネットワークを構築できる

TensorFlowはニューラルネットワークを構築できるツールがそろっているため、1から作成する必要がなく、少ない作業量で実装ができます。

l   ライブラリが豊富

ライブライが豊富であることで用途にあった機械学習を作成することができます。

l   使用できる言語やデバイスが幅広い

言語はPython、C++、Javaなど、デバイスはiOSやAndroidなども使用可能です。また、Google Colaboratoryでも実装ができます。

l   安全な環境で分散学習を行うことができる

分散学習により、大容量のデータを扱うことができ、フォールトトレランス機能があり、障害が起きても安心して稼働させることができます。

デメリット

l   スペックが必要

高度なニューラルネットワークを実装や膨大なデータを取り扱う場合、計算量も増えるため、それ相応のスペックが求められます。一応、GPUがなくとも利用可能ですが、パフォーマンスは下がるので注意です。

l   計算グラフの構成変更ができない

高速演算を実現している計算グラフですが、一度構築した後に計算グラフを変更することができません。ニューラルネットワークの修正も不可能であり、結果によっては作業量が増える可能性があります。

l   ソースコードが独特

情報を多次元配列（テンソル）によって管理しているため、特徴的なコードになっています。それにより、TensorFlowを使いこなすためにはある程度の知識が必要です。


まとめ

　TensorFlowは機械学習、特にニューラルネットワークを用いた機械学習を取り入れたいと考えている方にとってとてもいいツールであると言えます。多くの企業が導入していることからもわかる通り、様々な状況にあった機械学習を作成できることがわかります。ぜひ皆さんも触ってみてください。

TensorFlow        https://www.tensorflow.org/?hl=ja


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