TensorFlow は、ディープ ラーニングの実装のための豊富な機能をサポートするほか、演算フローをグラフとして定義することで様々な計算処理を表現でき、ディープ ラーニングに留まらない優れた汎用性を備えます。自由度の高い Python API を提供し、新しいアイディアをすばやく簡単に表現できます。また TensorFlow に備わる
自動微分や各種の初期レート最適化の機能は、勾配降下法を使うあらゆる機械学習アルゴリズムの実装で威力を発揮します。
ここにあるチュートリアルではいくつかの例を公開しています。
TensorFlow は、ポータブルで高速な実運用サービス向けのライブラリとしてゼロから設計されており、研究目的に限らず実サービスにも利用できます。デスクトップ PC での GPU によるモデルのトレーニングからスマートフォンによるサービス提供まで、シームレスな展開が可能です。Google が公開する最新の
モデル アーキテクチャ例を使用すれば、強力な機械学習アルゴリズムをすぐに使い始められます。ImageNet 画像認識モデルの TensorFlow によるフル実装もまもなくリリースする予定です。
さらに TensorFlow の真価は、それがオープンソース ソフトウェアであることにあります。スタンドアロン ライブラリと関連ツール、チュートリアル、そしてサンプルが Apache 2.0 ライセンスで公開されており、あらゆる企業や組織において無償で利用可能です。
Google 社内のディープ ラーニング研究者は、例えば
ニューラル ネットワークから得たシグナルによる Google 検索の品質向上や、
今後提供される魔法のような機能の実現など、すべての研究で TensorFlow をすでに活用しています。Google では今後も各種サービスでの機械学習の実装に TensorFlow を使用していくほか、すでに公開済みのアルゴリズムの TensorFlow 実装も進める予定です。開発者の皆様による
www.tensorflow.org への参加をお待ちしています。
Posted by Kazunori Sato - Developer Advocate, Cloud Platform
