機械学習を効率よく学び、実践に活用していくために欠かせないのがライブラリの存在です。今や、様々なライブラリが世の中にはリリースされていますが、オープンソースライブラリとして知名度を有するのがTensorFlowです。TensorFlowはなぜ人気の高いライブラリなのか、どのような強みを発揮してくれるのかなどについて、ご紹介していきます。
Googleが開発・提供しているオープンソースライブラリのTensorflowでは
TensorFlow(テンソルフロー)とは
TensorFlowは、機械学習を進めていくために必要なツールを詰め込み、汎用性の高い人工知能を開発していくために生まれたライブラリの一種です。
Googleが産んだオープンソースのライブラリ
2015年にリリースされたTensorFlowは、Googleが2015年に発表し、それ以来、多くのユーザーによって愛用されてきたライブラリです。
個人・法人を問わず無料で利用が可能というだけでなく、商用利用も無料で行うことができるということで、依然として人気の高いサービスとして活躍しています。
ニューラルネットワークの構築に強みを発揮
TensorFlowの強みの一つとして、ニューラルネットワークの構築にも使うことができるという点が挙げられます。
ニューラルネットワークは、人間の神経細胞を模した機械学習のアプローチで、ディープラーニングを実現するためには欠かせない技術の一つです。
通常の機械学習では対応しきれない複雑な判断も、ニューラルネットワークを使ったディープラーニングにより、優れた認識力を伴って判断することができます。
TensorFlowは、そんなニューラルネットワークを支えるのに活躍してくれるというわけです。
Pythonとの親和性も高い
TensorFlowは、これまた最近注目を集めているプログラミング言語のPythonとの相性が良いことでも知られています。
TensorFlowはC言語やJavaなど、いくつかのプログラミング言語に対応こそしているものの、Pythonでチュートリアルなどが基本的には行われることから、Python優位と言う事ができます。
Pythonは計算に強いプログラミング言語ということもあり、かねてよりAI開発や機械学習に最適な言語であるとも言われてきました。
汎用性も高く、初学者にも優しいことから、TensorFlowを利用する際にもPythonの利用が効率的と言えるでしょう。
TensorFlowを利用する際にもPythonの利用が効率的と言えるでしょう。
TensorFlowのメリット
ここで、TensorFlowを運用することで得られるメリットについて見ておきましょう。
分散学習を様々な環境で行える
一つ目のメリットは、TensorFlowを使うことで分散学習を様々な環境で行う事ができる点です。
分散学習は、計算すべきタスクを複数に分散し、並列して計算を行うという手法です。分散学習はビッグデータの処理など、膨大な処理を行う必要がある際には欠かせないアプローチの一つで、機械学習においては必須とも言える機能です。
それなりのスペックを要求する分散学習ですが、TensorFlowはデフォルトで対応しているという事で、マシンスペック次第で効率的な人工知能開発を進めていくこともできるでしょう。
ユーザーが多く、スキル取得が比較的容易
Google’s TensorFlow 2 framework
TensorFlowはGoogleが開発したライブラリということもあり、世界中で人気の高いサービスとなっています。
そのため、ユーザーが世界中に点在し、ネット上でコミュニティを形成し、情報交換を行っています。
日本語での情報やコミュニティ活動も行われているため、初歩的なエラーへの対処法など、ここから学べることも非常に多いと言えます。
わからない事があってもすぐに解決できる土壌は、初学者にとっては嬉しいところです。
GPUの扱いが不要
また、TensorFlowはGPUを扱う必要がないというのも特徴的です。
通常、ディープラーニングに関わるライブラリやフレームワークを扱う場合、GPUの処理も手動で行う事がほとんどであるため、必要な工程は自然と増えてしまいます。
しかしTensorFlowではGPUの扱いが発生することはなく、コア部分の作業に没頭する事ができるため、混乱してしまう心配もないでしょう。
TensorFlowを使ってできること
ここで、TensorFlowを使って具体的にどのような技術が実現するのかも見ておきましょう。
TensorFlowに必要な環境
TensorFlowを動かす場合、OSはMacとWinのどちらでも問題ありません。iOSやAndroidなど、モバイル端末向けのコードも公開されているため、PCとモバイルの両方で扱う事ができます。
どのような環境でも動作するTensorFlowですが、可能であればGPU性能が高いハードでの使用をおすすめします。
グラフィック周りの処理能力に長けていればTensorFlowの処理も素早く行えるため、ストレスのない作業環境を構築できるでしょう。
様々な認識技術に応用可能
TensorFlowは、AIを構築していく上では大きな役割を担うサービスです。
TensorFlowを使ったディープラーニング技術は、画像認識や音声認識、翻訳技術など、様々なAIツールに活躍してくれます。
自分で新たにAIツールを開発してみたいと考える人にとっては、是非とも活用したいライブラリとなっています。
おわりに
TensorFlowは、AIを構築していく上では大きな役割を担うサービスです。有効活用するための条件を参考にしつつ、運用を進めていきましょう。
