どうも、とがみんです。
これまで、ニューラルネットワークの仕組みの理論的な部分について紹介していきました。
この記事では、Googleが提供しているTensorFlowという機械学習を簡単に実装できてしまうライブラリについて紹介していきます。
TensorFlowとは?
TensorFlowとは、2015年11月Googleが開発し、無償で公開した、誰でも自由に扱えることができる機械学習のためのプラットフォームです。
Python、JavaScript、またはSwiftを使用した開発やモデルの学習、さらに簡単に、クラウド上やブラウザ上、デバイス上にデプロイする一連のワークフローを提供しています。
Googleは、このTensorFlowを被写体認識、音声検索、翻訳やGmail返信文の推薦機能等に利用しており、
TensorFlowは、世界中で最も利用されている機械学習向けオープンソースライブラリとなっています。
TensorFlowの実用例
テキストマイニングによる医学論文の評価
慢性腎臓病の治療指針であるCKD診療ガイドライン作成にあたって、
最新の治療をガイドラインに盛り込むに当たって、1000本近くの膨大な量の論文を読む必要があったそうです。
その中で、CKD診療ガイドラインに載せるべき内容が載っている論文を効率よく見つけるために、
論文をコンピュータに読み込ませ、自然言語処理により、重要なキーワード検索、類似論文の分類により、1次スクリーニングを行なったそうです。
ディープラーニングによるキュウリの仕分け
静岡県のキュウリ栽培農家は、TensorFlowを用いて、キュウリの仕分け機を自作したそうです。
＞キュウリ農家とディープラーニングをつなぐTensorFlow
まとめ
Googleが提供している機械学習のためのTensorFlowライブラリについて紹介しました。
TensorFlowを使うことによって、上記の事例からもわかるように、機械学習の実装に対するハードルが相当低くなったような気がします。
色々と試してみたいところですね(笑)
参考文献
＞An end-to-end open source machine learning platform｜TensorFlow
