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TensorFlow の概要

TensorFlow を利用すると、パソコン、モバイル、ウェブ、およびクラウドで使える機械学習モデルを、エキスパートはもちろん初心者でも簡単に作成できます。まずは以下の各セクションをご確認ください。


初心者向けおよびエキスパート向けのチュートリアルで TensorFlow の基礎を学び、新たな機械学習プロジェクトの構築に役立てましょう。


TensorFlow.js を使用して新しい機械学習モデルを作成し、JavaScript で既存のモデルをデプロイします。


Android、iOS、Edge TPU、Raspberry Pi などのモバイル デバイスや組み込みデバイスで、TensorFlow Lite を使用して推論を実行します。


本番環境に対応した ML パイプラインをデプロイし、TFX を使用したトレーニングと推論を行います。


適切な ML 結果を得るためのデータを準備して読み込む

ML の取り組みを成功させるための最も重要な要素は、おそらくデータです。 TensorFlow には、大規模なデータの集約、クリーンアップ、前処理を行うのに役立つさまざまなデータツールが用意されています:

Additionally, responsible AI tools help you uncover and eliminate bias in your data to produce fair, ethical outcomes from your models.

TensorFlow エコシステムを使用し、モデルを構築して微調整する

Explore an entire ecosystem built on the Core framework that streamlines model construction, training, and export. TensorFlow supports distributed training, immediate model iteration and easy debugging with Keras, and much more. Tools like Model Analysis and TensorBoard help you track development and improvement through your model’s lifecycle.

To help you get started, find collections of pre-trained models at TensorFlow Hub from Google and the community, or implementations of state-of-the art research models in the Model Garden. These libraries of high level components allow you to take powerful models, and fine-tune them on new data or customize them to perform new tasks.


TensorFlow provides robust capabilities to deploy your models on any environment - servers, edge devices, browsers, mobile, microcontrollers, CPUs, GPUs, FPGAs. TensorFlow Serving can run ML models at production scale on the most advanced processors in the world, including Google's custom Tensor Processing Units (TPUs).

If you need to analyze data close to its source to reduce latency and improve data privacy, the TensorFlow Lite framework lets you run models on mobile devices, edge computing devices, and even microcontrollers, and the TensorFlow.js framework lets you run machine learning with just a web browser.

本番環境 ML 用の MLOps を実装する

The TensorFlow platform helps you implement best practices for data automation, model tracking, performance monitoring, and model retraining.

Using production-level tools to automate and track model training over the lifetime of a product, service, or business process is critical to success. TFX provides software frameworks and tooling for full MLOps deployments, detecting issues as your data and models evolve over time.

ML に関する知識を広げましょう

TensorFlow は、機械学習の原理と核となるコンセプトに関する基本的な知識があれば簡単に利用できます。機械学習の基本的な使い方を学習し、実践することで、スキルを身に付けましょう。

ML の学習

まずは、ML の基礎に関するスキル向上のためのカリキュラムから開始しましょう。