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TensorFlowとは?何ができる?特徴や仕組み、使い方や活用事例、学び方までわかりやすく解説

2024.1.31
tensorflow

AI技術は年々進歩し続けており、そんなAI開発ではフレームワークを活用することが必要不可欠であり、TensorFlowもフレームワークの1つです。

TensorFlowはGoogleがリリースしたフレームワークの1つであり、AI開発を効率的に行うことができます。

今回は、TensorFlowでできることや特徴、仕組みや使い方、活用事例や学び方までわかりやすく解説します。

TensorFlowとは?

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TensorFlowとは、Googleが2015年に開発した機械学習のソフトウェアライブラリのことです。

主に、Gmailの分類・YouTubeの広告最適化・Google音声検索などで利用されており、AIシステムの構築で活用できます。

現在、世界中にユーザーがおりコミュニティも活発になっているので、TensorFlowを活用したサービスやシステムの開発も盛んに進んでいる状況です。

フレームワークとは?

そもそもフレームワークとは、プログラミングを行う上で必要な機能をまとめた枠組みのことです。

フレームワークを活用することで、0からプログラミングを行わなくてもある程度組んでいるソースコードを使えるので、とても効率的な開発が行えます。

そのため、プログラミングの工数やコストを削減するためには、欠かせないものの1つです。

TensorFlowの特徴

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TensorFlowは、世界中で高い人気を誇っているフレームワークの1つです。

そんなTensorFlowには、どのような特徴があるのか気になる方も多いと思います。

ここでは、TensorFlowの特徴について解説します。

ライブラリや公開されている情報が豊富

TensorFlowは、世界中で高い人気を誇っており、利用者数も他のフレームワークと比較してもとても多くいます。

そのため、提供されているライブラリや公開されている情報がとても豊富にあり、初心者でも学習しやすいことが特徴的です。

さらに、多くのコミュニティが活発に活動していることもあるので、気軽に情報共有や収集が行えます。

幅広い言語や対応環境に対応している

TensorFlowは、主に以下の言語に対応しています。

さらに、WindowsやMacOS、Linux、Androidなどのさまざまな環境に対応しており、GoogleだけでなくAmazonのクラウド上で動作することが可能です。

そのため、汎用性が高く幅広い使い方を実現させられます。

また、さまざまな環境で実行できるために分散学習ができるので、ビッグデータを扱うことも可能です。

GPU意外にも複数のCPUから実行できる

TensorFlowは、GPU意外にも複数のCPUから実行できます。

TensorFlowは、最初からGPUを使用して操作する設定になっているので、GPU操作を行う必要がありません。

さらに、GPUからだけでなく複数のCPUから実行することができるので、高速処理を実現できます。

そのため、とても効率的なAI開発が可能です。

TensorFlowの仕組み

TensorFlowは、「テンソル(Tensor)」という高速計算できるライブラリでAI処理を行なっています。

Tensorとは、多次元データ構造を意味する言葉で、ニューラルネットワーク上にある複雑な大量にある数値を「1つの数値」として表現するものです。

TensorFlowなどのニューラルネットワークの構築や訓練が行えるライブラリでは、このTensorが必要不可欠になります。

TensorFlowでできること

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TensorFlowを活用することで、主に以下のようなことができます。

ここでは、TensorFlowでできる以上3つについて解説します。

自然言語処理

TensorFlowは、テキスト処理ライブラリ「TensorFlow.Text(TF.Text)」を提供しているので、自然言語処理に優れています。

さらに、TensorFlowは「Word2Vec」を活用して、さまざまな単語をベクトル化することによって文章の正しい意味やニュアンスを認識することが可能です。

そのため、TensorFlowを活用することで高い自然言語処理ができます。

画像認識・音声認識

TensorFlowは、ディープラーニングを効果的に行えるフレームワークなので、膨大なデータを使って画像認識・音声認識ができます。

そのため、画像検索や音声検索、音声の文字起こしなどのさまざまなサービスの開発に活用できます。

さらに、高度な画像認識機能を活用することで、自動運転でぶつかりそうな障害物を認識してブレーキをかけるなども可能です。

音声認識では、さまざまな声質や発音などから話している人物を特定したり正確な文字起こしを行うことができます。

翻訳

TensorFlowは、翻訳を行うこともできます。

主に、英語から日本語やフランス語への翻訳などを高い精度で行うことができ、翻訳後の言語も不自然さが少なく正確に近い文章になります。

さらに、TensorFlowのニューラルネットワークを活用することで、精度の高い翻訳が可能です。

実際に、Google翻訳では高い精度での翻訳を行うためにTensorFlowが活用されています。

そのため、今後もTensorFlowを活用した翻訳サービスが数多く誕生することでしょう。

TensorFlowの使い方

TensorFlowを使うためには、TensorFlowが実行できる環境を用意してインストールします。

具体的な手順は、主に以下の通りです。

以上の手順で、TensorFlowのインストールは行えます。

TensorFlowの学習方法

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TensorFlowは世界中に多くのユーザーがいるので、公開されている情報や参考文献が豊富にあります。

そのため、これからTensorFlowの学習を始める方は、効果的に進めることが可能です。

ここでは、TensorFlowの学習方法について解説します。

チュートリアルを使用する

TensorFlowには、豊富なチュートリアルが公開されています。

さらに、公式サイトには初心者向けから上級者向けまで幅広いチュートリアルが公開されています。

そのため、これからTensorFlowの学習を始める方はチュートリアルを使用することが効果的です。

ただ、TensorFlowは常に情報が更新されているので、チュートリアルを調べる際は新しい情報であるかどうか確認して使用しましょう。

書籍やインターネットを活用する

TensorFlowは、書籍やインターネット上にも豊富な情報が提供されています。

世界中で数多くの利用者がいるTensorFlowは、日々TensorFlowを扱う開発者や研究者が情報発信を続けており、新鮮な情報も多くあります。

さらに、コミュニティやイベントなどに参加することで、効果的に情報交換も可能です。

ただ、情報元やコミュニティによっては英語力が必要な場合もあるので、理解しておきましょう。

日本語の情報も数多くあるので、英語力がない場合でも十分に学習は行えます。

TensorFlowの活用事例

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TensorFlowは、現在さまざまなサービスに活用されており、日常生活で知らない間に触れていることが多いです。

ここでは、TensorFlowの活用事例を主に3つ紹介します。

Google

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TensorFlowを開発したGoogleは、TensorFlowを幅広く活用しています。

主に、Gmailの分類・YouTubeの広告最適化・Google音声検索などで利用されており、最近ではGoogle翻訳の精度向上にも活用されました。

TensorFlowには、自然言語処理や翻訳などの機能に加えてWeb検索最適化もできるので、Googleの検索結果のアルゴリズムにも活用されています。

そのため、TensorFlowは世界中で必要不可欠な存在になっています。

Twitter

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TwitterにもTensorFlowは活用されています。

Twitterでは、日々大量の投稿がタイムライン上に表示されるので、多くのユーザーをフォローしているアカウントは完全に情報収集が行えません。

そこで、TwitterはTensorFlowを活用して重要度の高い投稿を優先的に表示させる機能を導入して、よりタイムラインが見やすいようにしています。

そのため、Twitterユーザーはタイムラインを見るだけで自分の知りたい情報から効率的に収集することが可能です。

Airbnb

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Airbnbは、世界中で利用されている民泊サービスであり、多くの利用者が旅行の際に宿泊先探しで活用しています。

そんなAirbnbは宿泊先や条件などから効果的にカテゴライズしてユーザーが検索しやすいように工夫しています。

その工夫にはTensorFlowが活用されており、TensorFlowの機械学習によってユーザーひとりひとりに最適な表示をさせることが可能です。

そのため、AirbnbはTensorFlowを活用することで高い顧客満足度を得ることができています。

まとめ

tensorflow

TensorFlowは、AI開発には欠かせないフレームワークの1つであり、世界中で高い人気を誇っています。

さらに、初心者でもフレームワークやチュートリアル、情報などが豊富に公開されているので、学習しやすいというメリットも持っています。

これからAI開発を行う場合は、TensorFlowを活用して効率的に開発することをおすすめします。

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