開発者からみたTensorFlow2015/12/10 木南英夫（きなみひでお） Twitter : @hkinami

http://bit.ly/devtf https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

自己紹介WebApp / iOS / Android 開発者

好きな言語Swift / Go / JavaScript /Java / Objective-C

勉強中Python

機械学習との関わり自然言語処理と機械学習を用いたソーシャルメディア解析

ライブラリとモデルを、マーケティングツールにインテグレーション

マーケティングの効果測定に利用

機械学習モジュールの作成のための開発作業

スレッドセーフ対応

スレッドセーフでなライブラリの置き換え

メモリ量の削減

同時並列処理数の制御

スケールアウト対応

処理負荷に応じたサーバー数の見積もり

GPL対応

GPLライブラリーの置き換え

精度の向上

トレーニングデータ収集と再トレーニング

Amazon Mechanical Turkを使った学習データーの再作成

気づき精度を上げるのはトレーニングデータの質

Garbage In - Garbage Out 　（データを丁寧に作る）

OSSのマルチスレッド対応は困難

問題が起きた時に、修正するのは至難の技

対応されていることを確認して選定するしかない。

製品ではGPLライセンス対応必須

ライセンスを確認して選定するしかない。

開発者が理解できるソースコード

メジャーなOSSを選定するのが無難

TensorFlowへの期待 Deep Learningによる精度の向上

Apache2.0ライセンス

研究と製品の橋渡し

研究レベルの機能性

製品品質のコード

ソフトウェアの理解の容易性

コミュニティー

多くの入門／学習情報

ITエンジニアのための機械学習理論入門

2015年10月17日発売

中井悦司　著

A5判／256ページ

定価（本体2,580円＋税）

ISBN 978-4-7741-7698-7

http://gihyo.jp/book/2015/978-4-7741-7698-7

ニューラルネットワークと深層学習

無料のオンライン書籍

著：Michael Nielsen

2014年9月-12月

訳：「ニューラルネットワークと深層学習」翻訳プロジェクト

http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.htmlhttp://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html

データ･サイエンス入門 （Udacity:Intro to Data Science）データ･サイエンスの基礎的概念のオンラインコース（日本語字幕、無料コース）

データ操作

統計学および機械学習の手法を使ったデータ分析

データ通信と情報の視覚化

データの尺度化--ビッグデータの活用

http://edmaps.co/udacity/course/ud359.html

Machine Learning (Coursera)有名なスタンフォード大学の機械学習のオンラインコース（英語／無料）

Introduction

Linear Regression

Logistic Regression

Neural Networks

Support Vector Machines

Unsupervised Learning

Anomaly Detection

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

応用例医療診断

商品レコメンデーション

顧客セグメンテーション

株式取引

ゲーム

自動運転車両

設備不良の予測

スパム検知、クレジットカード不正検知

数字、文字認識

音声認識、自然言語処理

顔検出、画像検出

ユーザー行動予測

IoTデータ分析

TensorFlow勉強会＠横浜1月22日（金） 19：00～20：30

横浜みなとみらい近辺

決定後、Connpassで通知します。http://connpass.com

通知希望者は、 twitter: @hkinamiまでご連絡ください。

ご清聴ありがとうございました

本日の発表資料

http://bit.ly/devtf orhttp://www.slideshare.net/hkinami/tensor-flow-56002032