TensorFlow

TensorFlow（テンサーフロー）とはオープンソースのディープラーニングライブラリーの一つである。Google社より2015年開発されました。Pythonというプログラミング言語以外で、JavaScript、Cなどの多数のプログラミング言語も対応しています。

～目次～

1.TensorFlowの概要

2.メリットとデメリット

3.運用事例

1.TensorFlowの概要

TensorFlowはディープラーニングの研究あるいは応用でよく使われているライブラリーの一つです。MacOS、Linux、WindowsなどPCのOSだけでなく、AndroidとiOSも対応していて、多くのプログラミング言語も対応していることで、かなり汎用性があります。
また多くのAIアルゴリズムに対応しています。基礎的な機械学習、データ解析から人間の脳神経を模擬するニューラルネットワークまで、幅広くTensorFlowのライブラリーを使うことができます。
さらにTensorFlowのホームページには豊富な可視化されたガイドが設けられているため、使用方法の勉強はほかのライブラリーよりも容易となっています。例えパソコン環境が整えられていない初心者であっても、備えているコードとデータベースをGoogleColaboratoryで即時的に実行できるので、自分の手でAIを試すことができます。

2.メリットとデメリット

テーラードブランクはメリットばかりではございません。
組み付けての際に不良が生じる可能性ございますので、不良の種類や要因についてご紹介いたします。

メリット：

1．多くの環境と言語に対応していることで、汎用性があります。
2．AIアルゴリズムを多く備えていることで各分野でも活躍できます。
3．初心者にとっても勉強、活用しやすいです。

デメリット：

1．他のAIと同じく実際の現場導入にあたってトレーニングは大量のデータが必要となります。またAI計算にあたり、ハードウェアに要求する場合もあります。
2．各AIモデル進化の中で、各分野に特化してより精度高いAIモデルが他のライブラリーに存在しています。

3.運用事例

TensorFlowは多くのAIアルゴリズムを備えていることで、画像処理（画像識別、顔認識と画像生成など）、テキスト処理（文章生成、翻訳）、音声認識と自動運転まで、多くの分野で応用できます。そのために世界中多くの企業においてのデータ分析とディープラーニングで使われていることも多いです。
工場においては、画像認識がよく使われています。例えば製品の外観検査において、画像認識システムの導入で目視検査を替わることで、人間を単純の作業から解放し、付加価値の高い作業に集中することができる。あるいは画像認識により、AI見積システムの導入で、時間をかかりかつ勘と経験に依頼する属人的な見積業務の時間を短縮し、経験の乏しい若手でも一人で見積業務は行えるようになります。

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