第二世代グーグル機械学習ライブラリである「TensorFlow (テンソルフロー)」をオープンソース化

グーグルは、自社製品プログラムである音声認識や画像認識などに貢献してきたディープラーニングのシステム基盤である「DistBelief (ディストビリーフ)」の第二世代の機械学習ライブラリであるテンソルフローを、商用利用も認めたソースの公開に踏み切りました。

テンソルフローの先代にあたる機械学習「ディストビリーフ」とは

グーグルによると、これまでに、2011年に開発したディープラーニングのシステム基盤「DistBelief (ディストビリーフ)」を用いて、かつてない規模のニューラルネットワーク(人工神経回路網、簡単に言えば人工脳シュミレーション)の構築やデータセンター内にある数千コアへのスケールトレーニングを実現してきました。その成果として「ディストビリーフ」を使用したデモンストレーションでは、未分類のYouTube動画像に写っていた「被写体(猫)」を認識することにも成功しました。また「ディストビリーフ」は、Google検索アプリの音声認識の品質を25%改善させ、Googleフォトの画像検索の実装にも用いられたと明らかにしています。

第二世代グーグル機械学習ライブラリである「TensorFlow (テンソルフロー)」のオープンソース化に至った経緯として、グーグルは次のように言いました。「こうした成功を収めてきた「ディストビリーフ」にも、いくつかの制限がありました。それはニューラルネットワークのみに特化していること構成が困難であること、そしてGoogleの内部のシステム基盤に密接に結び付いていることです。それ故、「ディストビリーフ」のリサーチコードの一般公開が、ほぼ不可能であったということです。

[引用元 -Google Research Blog]

テンソルフローとは

テンソルフローの「テンソル」は、数学で使われる線形的な量または幾何概念を表すベクトルのようなもので、多次元の配列として表現できものになります。これを流れるように(フロー)処理計算していくという意味を示唆して、テンソルフローと呼称しているんだと思います。

それではテンソルフローとは一体何なのか?

テンソルフローは、「DistBelief (ディストビリーフ)」の短所であった「ニューラルネットワークのみに特化」「構成が困難」「Google内部のシステム基盤に密接に結び付いている」を解決するために開発した第二世代の機械学習ライブラリです。ライブラリとは、「汎用性の高い複数のプログラムを、再利用可能な形でひとまとまりにしたもので、つまりは「テンソルフロー」とは、「ディストビリーフ」の後継ソフトウェアであり、誰でも自由に使用出来ることを前提として作られたAIシステム基盤になります。

テンソルフローは、汎用性、柔軟性、ポータビリティ、そして使いやすさに加えて、「ディストビリーフ」を上回るスピード、スケーラビリティ、量産準備性を備えています。実際にテンソルフローは、いくつかのベンチマーク(水準)にて、2倍の速さで機械学習の処理を実行したと示しました。

テンソルフローの何が凄い?

それでは、テンソルフローがどのように凄いかを出来るだけ簡単に説明していきいます。私自身も、決してプログラミングには強くはないので、私が理解した事を記載していきます。

無償で使えるテンソルフロー

テンソルフローは、様々な関連ツールとサポート、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いるので、企業による商業目的でも無償で利用が出来ます。したがって、人工知能の研究者や学生、アプリ開発者、家電から自動車メーカーまでも、グーグルが使用する同等のソフトウェアを導入出来ます。

テンソルフローの汎用性

テンソルフローは、演算フローをグラフとして定義しているため、様々な計算処理を表現することができます。また、ディープラーニング(深層学習)の機械学習だけではなく、勾配アルゴリズムを使用する全ての機械学習アルゴリズムが利用可能です。

テンソルフローはスタンドアローン

テンソルフローは、Googleのクラウドプラットフォームで稼働する「ディストビリーフ」とは異なり、サーバーサイドだけでなく、デスクトップやモバイルなどでも利用が出来るため、様々な用途に合わせたサービス展開が可能になります。

Pythonで動くテンソルフロー

広く使用されている汎用のプログラミング言語である「Python」を使用して、機械学習アルゴリズムをテンソルフローに実装することが簡単に出来ます。

なぜテンソルフローが無償提供なのか?

テンソルフローは、間違いなくグーグル製品に大きく貢献してきた立役者にも関わらず、なぜ無償にて提供しているのでしょうか?これまでに、グーグルの重要な製品である「音声認識機能(音声検索)」、「写真認識機能(被写体や文字を解釈する機能)」、Eメールの返信文面を考える「Smart Reply」などは、テンソルフローの基盤無しでは実現しなかったはずの技術です。グーグルによると「機械学習はこれからの画期的な製品や技術に欠かせない要素となるもので、世界中で研究が進められているものの、標準となるツールが存在していないことが課題である。そこでグーグルでは、テンソルフローを研究者から学生、開発者まで使える標準ツールとして提供することで、機械学習や機械知能そのものの研究と普及を加速したい。」という考えのようです。

以上が、テンソルフローの内容になります。内容が難しので、説明が難しくなってしまいましたが、つまりテンソルフローとは「今後もグーグルが、積極的に使用していく最新の人工知能であるAIシステムの基盤を、誰でも無料で使いたい放題」ということです。

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