ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開

2016年4月18日

Googleはディープラーニングに対応した機械学習ライブラリの最新バージョン「TensorFlow 0.8」を公開しました

これまでTensorFlowは1台のマシンでしか実行できませんでしたが、新バージョンからは分散コンピューティングをサポートし、何百台ものコンピュータを使って並列実行することで学習処理を高速化できるようになりました。

このTensorFlow 0.8を用いて、Inceptionモデルに対応した機会学習を分散コンピューティングで実現するのが「Distributed TensorFlow」です。

分散コンピューティングを用いて100台のGPUを投入することで、学習の速度が56倍向上したとのこと。

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また、TensorFlow 0.8ではInceptionだけでなく、独自の学習モデルを定義できるようになりました。

ニューラルネットワークのシミュレーションツールと初学者向けの学習動画も公開

Googleはまた、Webブラウザ上でニューラルネットワークの仕組みと動作をビジュアルに示すシミュレーションツール「TensorFlow Playground」も公開しました。

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ニューラルネットワークを構成するノードの数とレイヤを自由に変更し、インプットデータなどを設定し、スタートボタンを押すと学習が始まります。学習が進むにつれて各ノードやアウトプットがどのように変化していくのかを視覚的に把握できます。

さらにGoogleは機械学習についての初学者向けの講座「Machine Learning Recipes with Josh Gordon」をYouTubeで公開。

1回あたり6分ほどと手軽な短さで、機械学習とはなにかといった内容から基本を学ぶことができます。いまのところ2回分が公開されており、今後もさらに続きが公開されるようです。


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Junichi Niino(jniino)
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