ビッグデータを加速させるオープンソース技術を紐解く! ~ 人工知能(Deep Learning)ソフトウェア:TensorFlow~

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2015年11月にGoogleがディープラーニングを実行できる機械学習システム『TensorFlow』のソフトウェアにおける設計図とも言えるソースコードを無償で公開しました。

また、商業利用も可能なApache2.0ライセンスで公開され、AI(人工知能)分野の研究室はもちろん、民間のソフトウエアエンジニアも自由に活用し、Google社と同じ性能をソフトウェアの改良・再配布も行えるオープンソースウェアとして注目を集めています。

この「TensorFlow」で実現できる深層学習(ディープラーニング)はニューラルネットワークを用いた人工知能(AI)技術の1つです。話題になるけどよくわからない「Deep Learning(深層学習)」という手法について、「TensorFlow」を用いることでどう変えていくことができるのかをご紹介します。

◆ディープラーニングとは?

コンピュータの発展と共に、膨大なデータを計算し処理する計算処理という分野では、明らかにコンピュータは人間を超えてきていると言えるでしょう。

ただし、ビックデータの分野においてこの計算処理だけでは対応しきれない側面もあります。例えば、音声や画像から意味のある情報を選び出すパターン認識や、大量のデータなど統計情報の中から必要な情報を取り出すデータマイニングなどの分野においては、情報を処理するための判断基準が定めることが難しく、かつ人が考える基準値や基準パターンのようにフレキシブルに考えていこうとすればするほど、プログラムによる処理が組みにくくなっていきます。

そこで、人間の脳に限りなく近い処理の仕方を実現できるとしたニューラルネットワークの構築や適用が考えられるようになってきています。

ニューラルネットワークもまた多くのデータの中から、顕在化していない規則や判断基準を作り出していく「機械学習」を行います。

ディープラーニングとは、この「多層ニューラルネットワーク」技術のことでもあり、多層ニューラルネットワークは、ユニットの層を「入力層」「中間層」「出力層」と3層以上の深さを持ち、情報を組み合わせながら、より最適な判断基準をデータ分析し、求めていく技術のことです。


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図1:ディープラーニングとは?

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