機械学習の開発にTensorFlowを使うことで得られる最大の強みは抽象化だ。アルゴリズム実装のこまごました部分をすべて自力で扱ったり、関数の出力を別の関数の入力に結びつける適切な方法を理解したりしなくても、開発者はアプリケーションの全体のロジックに専念できる。舞台裏の詳細はTensorFlowに任せればよい。
TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
Twitterはユーザーに合わせたコンテンツを表示するため、機械学習を使用してサービスの改善に取組んでいます。記事作成時点で、Twitterは機械学習にTorchを使用していますが、2017年の夏頃からGoogleが開発したTensorFlowに移行する取り組みを行っています。TensorFlowに移行することで得られるメリットについて、Twitterのソフトウェアエンジニアであるニコラス・レオナール氏とシベーリ・モンテス・ハラース氏が説明しています。 Twitter meets TensorFlow h
グーグルは2018年4月4日、同社が開発・公開しているAI（人工知能）ソフト開発ライブラリー「TensorFlow」の業務活用に関する説明会を開催した。福岡県田川市でクリーニング店「クリーニングハウスレモン」を8店舗運営するエルアンドエーの田原大輔副社長が登壇。自作した画像認識システムのデモを披露した。
マイクロソフトがAI開発者やデータサイエンティスト向けに「Visual Studio Tools for AI」を発表した。「Microsoft Cognitive Toolkit」「Tensorflow」などの深層学習フレームワークをサポートしている。
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