TensorFlow Hubとは?人工知能の可能性を大いに広げる可能性アリ。

GCAT

Googleが発表したTensorFlow Hub。これけっこうやばいと思います。

GoogleがTensorFlowを大幅アップデート

Googleが2018年3月30日に、TensorFlowを大幅にアップデートさせました。

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。 thebridge.jp引用

詳しくは以下のリンクに載っています↓

http://thebridge.jp/2018/04/googles-tensorflow-ai-framework-adds-swift-and-javascript-support

数ある発表の中でも一番やばいと思ったのが、「TensorFlow Hub」

TensorFlowがJacaScriptやSwiftに対応するなど、インパクトの強い発表が多かった中、私が一番やばいと思ったのが「TensorFlow Hub」です。

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。 thebridge.jp引用

以下のリンクに詳しく書いてあったので読んでみました。

https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-hub-a-library-for-reusable-machine-learning-modules-in-tensorflow-cdee41fa18f9

ごっさもり面白そうなことが書いてあります!!!

以前からあるプログラミングを効率化させる方法

One of the things that’s so fundamental in software development that it’s easy to overlook is the idea of a repository of shared code. As programmers, libraries immediately make us more effective. In a sense, they change the problem solving process of programming. When using a library, we often think of programming in terms of building blocks — or modules — that can be tied together. Medium.com引用

プログラミングをするときにライブラリというのは、コーディングをより効率化させます。

ライブラリには、汎用性のある機能が詰め込まれており、短いコードで機能を実装できたりします。

プログラミング経験のある方なら、この辺は説明不要ですね♪

人工知能を一から作るには大量の学習が必要

人工知能を作るときには、大量の学習データが必要です。

生まれたての赤ちゃんを想像してください。

生まれた瞬間は当然何もできませんよね。

人工知能も同じで、生まれたて(この辺の定義は難しいですが)の状態では何もできません。

TensorFlow Hubによって1から人工知能を育てる必要がなくなるかも

TensorFlow Hubを一言で言うなら、割と成長した大人の人工知能が集まっているHubかと思います。

先ほど説明したように、1から人工知能を育てるのは大変です。

赤ちゃんにいきなり何かを覚えさせようとしても、そもそも言葉を理解できなかったりで大変です。

なので、基礎的な教養が必要ですよね。

当たり前ですが、同じことを覚えさせるにしても、大人のほうがスムーズに吸収してくれます。

人工知能もこれと同じように、ある程度成長した人工知能のほうがスムーズに物事を吸収してくれます。

TensorFlow Hubはそんな成長した大人の人工知能を使えるようにして、効率的に人工知能を作るためのHubと言えると思います。

TensorFlow Hubを使っての人工知能作成の一例

TensorFlow Hubを使って人工知能を作成するチュートリアルが公開されていたので紹介します♪

Using a technique called Image Retraining, you can train a model using a much smaller amount of data, and much less computing time. Here’s how this looks in TensorFlow Hub. Medium.com引用

書いてある通り、あらかじめ成長した大人の人工知能を再教育するだけなので(これを転移学習と呼びます)、必要な教材も少なくなり、学習に必要な時間も減ります。

公式のチュートリアルは非常に簡単。

リンク先のretrain.pyを以下のように実行するだけです。

python retrain.py –image_dir ~/flower_photos

~/flower_photosに転移学習用の教材を入れておくだけで、大人の人工知能がその教材からさらに学んでくれます。

(このチュートリアルでは、花を学習させています。)

詳しくは以下のURLにて記載↓

https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining

めちゃくちゃ簡単ですね・・・

まとめ

ざっとTensorFlow Hubについてまとめてみました!

私も勉強がてらまとめた部分があるので、間違ってたらすいません・・・

ただ感じたのは、人工知能はこれからどんどん身近なものになるということです。

人工知能が身近なものになったとき、本当に必要な能力はなんなんですかね。

怖いですけど未来が楽しみです( `ー´)ノ

最後までお読みいただきありがとうございました!

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