第12回 TensorFlowの高レベルAPIを使ってみよう|Tech Book Zone Manatee
第7回ではTensorFlowの基本的な概念を説明しました。今回はTensorFlowをより簡単に扱うことができるようになる高レベルAPIについて説明を行います。高レベルAPIを知ることで、TensorFlowがぐっと身近に感じられるようになるでしょう。 1.はじめに 今回ご紹介するサンプルコードはPython3系、TensorFlow v1.3にて動作確認をしています。すでにPython3系、TensorFlow v1.3のTensorFlowの環境が構築できている方はサンプルコードをgithubより取得してください。 $ git clone https://github.com/rindai87/tf-highlevel-sample.git $ cd tf-highlevel-sample なお、本記事のサンプルコードを閲覧のみする場合は以下よりご覧いただけます。 https://g
第7回 TensorFlowの環境を構築してみよう|Tech Book Zone Manatee
今回からはTensorFlowに焦点をあてて連載を進めて行きたいと思います。まず今回はTensorFlowの導入を行います。TensorFlowとは何なのか、どのような枠組みのものなのかを理解いただき、実際にTensorFlowの環境を構築することをゴールとしたいと思います。 1. TensorFlowとは？ TensorFlowとは2015年11月にGoogleがオープンソース化した機械学習ライブラリです。本家のサイトを見ると、"An Open-source software library for Machine Intelligence"と書かれていますので、直訳すると「機械知能のためのオープンソースソフトウェアライブラリ」となります。TensorFlowは2015年の公開以来、大きな注目を集め続けています。着実にバージョンアップを続け、2017年2月にはTensorFlow Dev
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
第15回 食べ物を見分ける分類器を自作してみよう|Tech Book Zone Manatee
今回は、学習済みモデルなどを使わず独自に簡単な分類モデルを構築して学習させ、食べ物の種類を見分けるアプリケーションを作ってみましょう。 1．はじめに 第14回では、Inception-v3のモデルを利用して、転移学習によって花の種類を見分けるアプリケーションを作りました。今回は、Inception-v3のようなモデルを使わずにゼロから分類モデルを構築し、学習させてみます。 Inception-v3は非常に汎用的なモデルで、転移学習を利用すれば任意の独自データに対する画像分類も手軽に実現することができます。しかし分類タスクの対象データによっては、わざわざInception-v3などの既存モデルを利用しなくても、自分で分類モデルを作った方がより軽量のモデルで分類を実現できることもあります。 今回はTensorFlowによる分類モデルを自作して学習させ、それを使って第14回のような画像分類のアプ
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