TensorFlow入門者向け｜TensorFlowの概要やメリット・デメリットを解説 | レバテックフリーランス

TensorFlowの概要

TensorFlow（テンソルフロー）とは、2015年にGoogleで開発されたオープンソースの機械学習ライブラリのことです。機械学習とは、コンピューターが自動でデータを学習し、データからパターンを発見する方法を指します。そして、その学習したデータを活用することで、成果の予測も可能です。
また、TensorFlowは、人間の脳の神経回路を数式的なモデルで表した、ニュートラルネットワークの構築・訓練向けに開発されており、ディープラーニング（深層学習）のフレームワークとして知られています。なお、ディープラーニングとは、機械学習の代表的な手法の一つです。

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TensorFlowのメリット・デメリット

ここでは、これからTensorFlowについて学びたいと考える入門者の方へ向け、TensorFlowのメリットとデメリットについて紹介します。

TensorFlowのメリット

まず、TensorFlowのメリットから解説します。主なメリットとしては、以下のとおりです。

• ニューラルネットワークの構築が可能
• ライブラリが豊富
• 言語やデバイスを問わない
• 安全に分散学習ができる
• 全世界で多くのシェアを占めている

それぞれのメリットについて、順番に説明します。

ニュートラルネットワークの構築が可能

TensorFlowの特徴は、ニューラルネットワークの構築ができることです。ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを模した数理モデルのため、人間に近い論理的思考や学習ができる点がメリットとして挙げられます。

ライブラリが豊富

TensorFlowには、追加のライブラリが豊富にあります。状況に応じ、さまざまなライブラリを選択できるのは、TensorFlowのメリットといえるでしょう。

言語やデバイスを問わない

TensorFlowは、言語やデバイスに依存しません。たとえば、言語であればJavaScript、Python向けのライブラリ、デバイスはiOSやAndroidなどが利用可能です。

安全に分散学習ができる

TensorFlowは、分散学習を実装しているため、大容量データを扱うことができます。また、TensorFlowにはフォールトトレランスの機能があるため、障害が発生しても安心して利用することが可能です。

全世界で多くのシェアを占めている

TensorFlowは、機械学習の分野において全世界に多くの利用ユーザーがいるOSSです。それにより、TensorFlowに関する情報は充実しており、インターネット上で簡単に収集することができます。不明点が解決しやすいのは、TensorFlow入門者にとって嬉しいメリットといえるでしょう。

TensorFlowのデメリット

メリットの次は、デメリットについて見ていきます。TensorFlowの主なデメリットについては、以下のとおりです。

• ハイスペックなマシンが必要
• 構築した計算グラフを変更できない
• コードが独特

以下では、それぞれのデメリットについて解説します。

ハイスペックなマシンが必要

TensorFlowを扱うためには、ハイスペックなマシンが必要です。GPUが搭載されていなくても利用は可能ですが、TensorFlowをより有効に活用したいと考える場合は高いスペックのマシンを用意すべきといえます。準備におけるハードルが高いのがTensorFlowのデメリットです。

構築した計算グラフを変更できない

TensorFlowは高速演算を実現できますが、一度構築した計算グラフは後から変更できません。ニューラルネットワークの修正も不可能なため、処理結果によっては作業工数が大きくなってしまうのがデメリットです。

コードが独特

多次元配列（テンソル）によって情報を管理しているTensorFlowは、ソースコードが独特です。うまく活用するためには専門知識が必要となるため、TensorFlow入門者にとっては、難しく感じるポイントかもしれません。

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TensorFlowでできること

TensorFlowでできることの例を以下に挙げました。

• 音声や画像の認識
• データの分類
• Web検索の最適化

以下では、それぞれについて紹介します。

音声や画像の認識

TensorFlowは、音声や画像などのデータを学習し、パターンや特徴を認識することが可能です。例として、自動運転や自動翻訳などにTensorFlowが活用されています。

データの分類

TensorFlowは、蓄積したデータの分類もでき、Google画像検索にも活用されています。画像をシステムに学習させることで、パターンや特徴に合った画像を表示する仕組みです。TensorFlowの精度は向上を続けており、将来的には人間以上になるともいわれています。

Web検索の最適化

TensorFlowは、世界中の多くのユーザーが活用するGoogleのアルゴリズムにも活用されています。TensorFlowにより、Web検索の最適化を実現することで、質の高いページの表示が可能です。

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TensorFlowが使える環境

TensorFlowのインストールは、Githubのリポジトリから行います。TensorFlowが使える環境としては、以下のとおりです。

• MacOS
• Windows
• Ubuntu/Linux

なお、いずれも64bitのCPUでなければ使用できないため、注意してください。前述のとおり、より有効にTensorFlowを使いたい場合は、高性能なパソコンを選ぶべきといえます。

※本記事は2022年10月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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