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J-GLOBAL ID：201702277841334341   整理番号：17A1375323

注目ディープ・ラーニングAIメカニズム実験室 Appendix2 Windows PCではじめるNo.1グーグルTensorFlow

著者 (1件)： 佐藤聖
資料名： インターフェース  (Interface)
巻： 43  号： 12  ページ： 83-89  発行年： 2017年12月01日 
JST資料番号： L0339A  ISSN： 0387-9569  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,ユーザ数No.1のディープ・ラーニング向けフレームワークTensorFlowを初めて使う人向けに,エントリ・クラスのWindows PC(Personal Computer)へのインストール方法を解説した。まず,Pythonライブラリのバージョン依存やバグを気にしなくて済むので,AnacondaをインストールしてTensorFlow用に仮想環境を作成する方法を説明した。次に,Anaconda PromptからpipコマンドでTensorFlowをインストールし,公式サイトにある動作検証プログラムを実行して,TensorFlowライブラリを正常に使用できるかを確かめる方法を示した。TensorFlow Ver.1.2.1には標準モジュールとしてKerasが組み込まれており,tf.contrib.kerasモジュールを利用してプログラムを記述すると,TensorFlowのコードをそのままプログラミングするよりもコーディングが楽なことを説明した。一方,PCのハードウェアはメーカや機種によって異なるので,公式サイトのハードウェア特有の機能を無効にしたビルドではハードウェア機能を最大限発揮できない可能性がある。したがって,ビッグ・データを用いた機械学習を行う場合には,ソースコードからのビルドを行って高速化を図るべきことを論じた。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *コーディング ,  *機械学習 ,  パーソナルコンピュータ ,  オブジェクト指向言語 ,  ライブラリ【計算機】 ,  プログラム実行 ,  評価試験 ,  *ニューラルネットワーク ,  仮想空間 ,  環境 ,  高速化
準シソーラス用語： PC ,  Python ,  *ディープラーニング ,  仮想環境

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 注目 ,  AI ,  メカニズム ,  実験室 ,  Windows ,  PC ,  NO ,  グーグル