TensorFlow初心者の開発者が、TensorFlowに期待することを発表します。

1. 開発者からみたTensorFlow
2015/12/10
木南英夫（きなみひでお）
Twitter : @hkinami
http://bit.ly/devtf
https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

10. 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

11. 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

12. 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。

13. 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
or
http://www.slideshare.net/hkinami/tensor-
flow-56002032