TensorFlowを社内向けにざっくりLTして回帰した(＋資料とか)

Googleが先日「TensorFlow」という機械学習ライブラリを発表していて、話題になっています。

さっそく今日社内で紹介LTしてきました。

「社内」のエンジニアの話で言うと、機械学習の会社ではないので、機械学習とかDeep Learningとかには深掘りして話していないです。もちろん、機械学習ライブラリとかも知らない、けど、「なんかGoogleからディープラーニングをOSSで出したって話題になっているぞ」っていう感じの人向けに話しています。

TensorFlowをざっくりLTしてみた from Mitsuki Ogasawara

公式チュートリアルをちょっとだけ逸脱した線形回帰をやってみたサンプルもあります。

ちゃんと自動で微分できてます。

github.com

このライブラリ、結構良いなあと思うのは、Googleが使っているという実績力かなと思います。公開初日に「Googleのプロダクションに使ってるんで」の実績は、ちょっとずるい(厳密にどれくらい使ってるかはわからないけど)。

ライブラリ自体がどう良いかについては、きっと誰かがまとめてくれると思う。パフォーマンステストとかも。

個人的に気になるのは、分散環境での実行について。彼らのペーパーの中には、分散コンピューティングについていろいろ書いてあるっぽいんだけど(読んでない)、ライブラリ中に陽に機能はない気がする。有効グラフのやつなのかな。誰かチュートリアル書いてください。

流行るかどうかはわからないけど、Googleで使ってるって言われちゃうと、過不足はなさそう(か、不足があれば実装されていく、だろう)。 そろそろちゃんとDeepLearningを実装しながら勉強したいと思っていたので、今年の残りはTensorFlowやろうかなあと思っている。