Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性

こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習

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Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性 (1/3)：CodeZine（コードジン） @codezineさんから

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Google発の深層学習ﾌﾚｰﾑﾜｰｸ｢TensorFlow｣が一般ｴﾝｼﾞﾆｱに与える可能性 (1/3)：CodeZine（ｺｰﾄﾞｼﾞﾝ）

[nilab]

Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性 (1/3)：CodeZine（コードジン）

[legoboku]

ディープラーニングのライブラリがTensorFlowに集約され、TensorFlow上でイノベーションが生まれつつあると。

[tettekete37564]

ディープラーニングは今後重要な技術となっていくと思うのだけどなかなか触って試す機会が無い。

[kasumani]

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[kgrock]

Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性 (1/3)

[kotesaki]

TensorFlowの解説記事。メモメモ。