Tensor Flowユーザー会のプレゼン話のメモ
テンサーフロー
テンソルフロー
2つの呼び方があり。
ユーザー会では多数決でテンソルフローとしたが、一般的にはテンサーフロー
平日夜の月1〜2回程開催されるミートアップに150名定員で400名ほどの申し込みあり。
分科会や地方コミュニティもあり。
Deep LearningはPoCが大事。実現できることの把握が大事。
PoCでデータ特性から利用するアルゴリズムを見定める必要あり。
小さな問題からトライすべき
非機能要件の特定が困難(性能・容量)な為、PoCで予測する必要あり。
実際のビジネス活用では、完全AI任せでなく人間補助を前提としてケースが良い場合があり。
こんなサイクルがいいのでは?
以下が大事
課題とDeep Learningの紐つけ
PoCフェーズ
受注/発注者間の顕密な連携
Tensor Flowは、Inception V3というGoogleの学習済みモデルを適用できる。
自前で学習させなくても画像認識が可能。
これらを活用しつつ、部分的に学習を追加する転移学習というテクニックもあり。実現するライブラリもある。
DeepLearning開発では、スクラッチでゼロから学習・実装するのではなく、既存の公開モデルを活用するのが良いのでは?
