Tensorflowのフリーランス案件・求人

■TensorFlowとは TensorFlowとは、Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、ディープラーニングを中心とした各種アルゴリズムの実装と学習モデルの構築を行うことができます。TensorFlowは、大規模データを用いた機械学習の研究開発を効率化するために設計されており、CPUやGPU、TPU上での分散処理に対応しています。 TensorFlowの特徴として、データフローグラフによる計算の抽象化と最適化が行われること、Kerasなどの高水準APIによるニューラルネットワークの構築が容易なこと、TensorBoardによる学習の可視化とデバッグが行えること、SavedModelによるモデルの保存と再利用が可能なこと、TensorFlow.jsによるWebブラウザ上での推論の実行ができること、TensorFlow Liteによるエッジデバイスでの推論の最適化ができること、TensorFlow Servingによる本番環境へのモデルのデプロイが容易なことなどが挙げられます。 TensorFlowができる開発は、画像認識、物体検出、自然言語処理、音声認識、推薦システム、異常検知、強化学習など、機械学習の様々なタスクに対するアルゴリズムの実装と学習モデルの構築、それらを応用したインテリジェントなアプリケーションやサービスの開発など、AIに関わる幅広い分野での活用が可能です。 TensorFlowを活用している世界的サービスやプロダクトは、Google、Airbnb、Twitter、Uber、DeepMind、Dropbox、Snapchat、Intelなど、大手テック企業やスタートアップを中心に幅広い業種で採用が進んでいます。自然言語処理や画像認識などの分野での研究論文の多くがTensorFlowを使って実装されており、学術分野でも広く利用されています。また、TensorFlowをベースにしたクラウドサービスであるGoogle Cloud AI Platformや、エッジ向けのTensorFlow Liteを活用したモバイルアプリなども登場しており、TensorFlowの適用領域は拡大し続けています。ディープラーニングフレームワークの中でも最も利用者が多く、機械学習エンジニアにとって必須のスキルの一つとなっています。 ■Tensorflowを活用するメリット この章ではTensorflowを活用するメリットについて説明します。 Tensorflowを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・ディープラーニングアルゴリズムを柔軟に実装できる ・Kerasなどのハイレベルライブラリにより迅速なモデル構築が可能 ・視覚的なデバッグツールTensorBoardにより学習状況の把握が容易になる ・モデルのデプロイやサービング環境の構築が行いやすい ・分散処理による学習の高速化を実現できる ・モバイル環境での推論実行をサポートしておりエッジAIの実装に適している ・Googleによる手厚いサポートとコミュニティの活発さで将来性がある TensorflowはGoogleが中心となって開発を進めているオープンソースの機械学習フレームワークであり、最先端の研究成果の産業利用を後押ししています。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■Tensorflowを活用するデメリット この章ではTensorflowを活用するデメリットについて説明します。 Tensorflowを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・APIの仕様変更とバージョン間の非互換性により移行コストが大きい ・ドキュメントの情報が古くなりやすく最新の実装方法の判断が難しい ・デバッグ作業の難易度が高くエラーの特定に時間がかかる ・初学者にはハードルが高くキャッチアップに時間を要する TensorflowはメリットがTensorflowはメリットが多いですが、頻繁なバージョンアップへの対応や習得の難しさなど注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 Tensorflow習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはTensorflowを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。