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Google、機械学習フレームワークTensorFlowを大幅アップデート——SwiftとJavaScriptもサポートへ

Googleは3月30日、機械学習のフレームワークTensorFlowに関するいくつかのアップデートを公開した。 TensorFlowは、様々な領域の開発者にとって便利なフレームワークを提供し、データサイエンティストに対してAIモデルの開発を始める上での新しい方法を提供するものだ。 TensorFlowは、開発者が機械学習モデルをセットアップし運用する際に使うことができる、もっとも人気のあるプログ…

Image Credit: Paul Sawers / VentureBeat

Googleは3月30日、機械学習のフレームワークTensorFlowに関するいくつかのアップデートを公開した。

TensorFlowは、様々な領域の開発者にとって便利なフレームワークを提供し、データサイエンティストに対してAIモデルの開発を始める上での新しい方法を提供するものだ。

TensorFlowは、開発者が機械学習モデルをセットアップし運用する際に使うことができる、もっとも人気のあるプログラミングフレームワークの一つだ。開発者にとっては最初から組み立てることなく、自分のAIのコードを容易に走らせることが可能になる。データが演算の際にどのように動くのかを表現する計算グラフの概念に基づいて組み立てられている。

Google のAI戦略においては非常に重要な部分だ。というのも、TensorFlowは、同社のデータサイエンティストがよりインテリジェントな機能を開発し、機械学習の研究を実施する上でも役立つからだ。

また、それをオープンソースプロジェクトとして公開することはすなわち、他の人の貢献による恩恵を享受し、同時により広く利用可能なテクノロジーによってAIの領域を前に進めていくことができるということを意味する。

Googleはウェブブラウザ上で機械学習のタスクを走らせるために、JavaScriptをTensorFlowに統合した。また、来月にはTensorFlow for Swiftをリリースする予定だ。

よりパワーの低いハードウェアで機械学習を実行するためのフレームワーク、TensorFlow Liteは、新たにRasberry PiとAndroid、iOSデバイスをサポートすることになった。

また、TensorFlow Hubも発表された。開発者が複数のモデルで再利用可能な、既に開発された様々なモジュールを共有できるレポジトリーだ。

TensorFlowは、開発者が計算グラフのどのノードが機能しているかを視覚的に理解することができる新しいデバッガーも新たに付け加えた。

また、Googleがこの日発表した新しい方法のおかげで、Estimator APIsを使って、複数のGPUをもつ単体のマシン上でモデルを運用することも容易になった。最後に、ベイズ分析をサポートするProbability APIも新たに発表している。

GoogleにとってTensorFlowの戦略的重要性を踏まえると、こうした新しい機能は非常に重要だ。Googleは、クラウドの領域でMicrosoftやAmazon、IBMと競い合っており、TensorFlowの人気によっては法人顧客がGoogleのCloud Platformを使う可能性が高まるからだ。

(本記事は抄訳になります。)
【via VentureBeat】 @VentureBeat
【原文】

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GoogleがTensorBoardのAPIをローンチ、機械学習のビジュアライゼーション向上を目指す

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Google Brain のチームのメンバーは11日、TensorBoard API をローンチした。この API を使えば、AI モデルをトレーニングし、トレーニングすると同時にそれを視覚化することが可能になる。この取り組みの一環として、TensorBoard のダッシュボードもアップグレードされた。TensorBoard は、Google が2015年に TensorFlow をオープンソース…

Google Brain のチームのメンバーは11日、TensorBoard API をローンチした。この API を使えば、AI モデルをトレーニングし、トレーニングすると同時にそれを視覚化することが可能になる。この取り組みの一環として、TensorBoard のダッシュボードもアップグレードされた。TensorBoard は、Google が2015年に TensorFlow をオープンソース化して以来、TensorFlow の一部だ。

一方で、再使用可能な API の不在によって、TensorBoard に新規のビジュアライゼーションを追加することは、TensorFlow チームの外部の者にとっては極めて難しい状態でした。リサーチコミュニティによって開発されうるクリエイティブで美しい、有用なビジュアライゼーションというロングテールが置き去りになっていました。

ソフトウェアエンジニアの  Chi Zeng 氏と Justine Tunney 氏は、Google Research のブログ投稿でこのように述べている。

有用なビジュアライゼーションを新しく作成することを可能にするために、開発者が TensorBoard のカスタムビジュアライゼーションプラグインを追加できる一連のAPIセットをリリースすることを発表します。

プラグインを試したいユーザーのために、Google はモデルが動作中に挨拶言葉を収集・表示する Greeter プラグインを作成している。音声、画像などのための利用可能な TensorBoard プラグインのリストは Github 上で入手することができる

TensorBoard API は、機械学習ツールのオープンソース化と AI の活用を推奨する Google の取り組みの中でも最新の事例だ。

先月、Google の TensorFlow と AIY(AI+DIY)のチームは、会話認識のデータセットをオープンソース化し、さまざまなスマートデバイス向けに基本的なボイスコマンドを作れるようにした。6月、モバイルデバイス上でAIモデルを走らせる TensorFlow Lite のローンチの数週間後、スマホ向けに作られた予めトレーニングされたコンピュータビジョンモデルである MobileNets をオープンソース化している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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UdacityでGoogleがディープラーニング講座を開設、開発者向けコースの入学者は100万人を突破

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Googleと無料オンライン学習プログラムのUdacityが、ディープラーニングの基本を無料で学べるコース「Deep Learning:Taking machine learning to the next level」を開設した。インストラクターを担当する一人がVincent Vanhoucke氏。彼は、Googleのディープラーニングインフラストラクチャーチームを率いている。 Vanhouck…

 via Flickr by “A Health Blog“. Licensed under CC BY-SA 2.0.
via Flickr by “Jimmy Baikovicius“. Licensed under CC BY-SA 2.0.

Googleと無料オンライン学習プログラムのUdacityが、ディープラーニングの基本を無料で学べるコース「Deep Learning:Taking machine learning to the next level」を開設した。インストラクターを担当する一人がVincent Vanhoucke氏。彼は、Googleのディープラーニングインフラストラクチャーチームを率いている。

Vanhoucke氏はディープラーニングの学習環境について、ソースやツールがアカデミアの外では充実していなかった5年前の状況と比較して「今や研究者もオープンソースツールを使い、研究結果をオープンにするトレンドが定着し始めている。マシーンラーニングの基本を理解していれば、その知識は誰もが簡単にアクセスできるようになっている」という。そして、このコースは「ディープラーニングに挑戦してみたいと強く思っていたけれども、まだそのスタートを切れていない人向け」であると語っている。

彼の言及する「マシーンラーニングのオープンソースツール」の代表が、Googleが昨年11月に公開したTensorFlowだ。マシーンラーニングのライブラリ TensorFlowを学習に用いながら、今回のUdacityでの講座も進められる。

さらにGoogleは今週木曜日、GoogleがUdacity上に開設している開発者向けのコースへの入学者が100万人を超えたとも発表している

Googleは昨年12月には、インドで30以上の大学と提携して新たに200万人のAndroidデベロッパーを教育するプログラムをローンチすると発表した。教育を通じて、AndroidやTensorFlowのエコシステムを世界に拡大するGoogleの挑戦が続いている。

関連記事:インドでのプレゼンス強化を図るGoogle、200万人のAndroidデベロッパー教育プログラムをローンチ

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