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覧ください。

TensorFlow

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。

JavaScript 向け

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。

モバイルおよび IoT 向け

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。

本番環境向け

TensorFlow Extended(TFX)を使用してトレーニングと推論を行う、本番環境に対応した ML パイプラインをデプロイします。

TensorFlow エコシステム

TensorFlow には、Python、JavaScript、Swift を使ってモデルの開発およびトレーニングができるさまざまなワークフローが用意されています。使用する言語を問わず、クラウドで、オンプレミスで、ブラウザで、またはデバイス上で、モデルを簡単にデプロイできます。

サービスのロードマップと RFC

TensorFlow の次期リリースにおける優先項目、重点分野、提供予定の機能などを公開しています。技術的な詳細の確認や設計上の決定への参加については、今後の RFC(Request for Comments)をご覧ください。これらの大部分はコミュニティのユースケースによって決まります。さらなるご参加をお待ちしています。

機械学習をこれから始める方に

TensorFlow は、機械学習の原則と中核的な概念に関する基礎知識があれば、より使いやすくなります。機械学習の基本操作を学び、応用力を身に付けスキルを磨いて、TensorFlow で新たなプロジェクトを開始できるよう準備をしましょう。

ディープ ラーニングの概要 

ディープ ラーニングの手法(機械翻訳、画像認識、ゲームプレイなどへの応用も含む)に関する、MIT 認定入門コースです。登録すると、ディープ ラーニングのアルゴリズムに関する基礎知識を学び、TensorFlow でニューラル ネットワークを構築する実践演習を受けることができます。

このコースは、ディープ ラーニングに対するソフトウェア デベロッパー向けの実用的なアプローチとして、Google と Udacity が開発したものです。TensorFlow を使ってディープ ラーニング アプリケーションを作成する方法を学びましょう。

deeplearning.ai の TensorFlow Specialization コースでは、TensorFlow の高レベル API(Keras など)を使用して、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、時系列予測のニューラル ネットワークを構築するためのベスト プラクティスを学ぶことができます。