Kerasのフリーランス案件・求人

■Kerasとは Kerasは、TensorFlowやTheanoなどのバックエンドを利用して、ニューラルネットワークの構築と学習を行うための高水準のAPIを提供するディープラーニングフレームワークです。 Kerasの特徴として直感的でユーザーフレンドリーなAPIを持つこと、モジュラーでカスタマイズしやすい設計であること、CPUとGPUでのマルチプラットフォームな学習ができること、scikit-learnなどの機械学習ライブラリとの連携ができること、TensorBoardによる可視化ができること、モデルの保存と読み込みが容易なこと、プリトレインモデルの利用ができること、Functional APIによる複雑なモデル構築ができることなどが挙げられます。 Kerasができる開発は画像認識、自然言語処理、音声認識、時系列データ解析、ゲームAI開発、ロボット制御と幅広いです。 Kerasを活用している世界的サービスやプロダクトは、Netflix、Uber、Yelp、Instacartなどがあります。 C39 CherryPyとは、Pythonで実装された、ミニマルでオブジェクト指向のWebアプリケーションフレームワークです。 ■Kerasを活用するメリット この章ではKerasを活用するメリットについて説明します。 Keras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。 ・シンプルで直感的なAPIにより深層学習モデルの構築が容易 ・TensorFlowやTheanoなど複数のバックエンドに対応 ・豊富なレイヤーとモデルにより柔軟なニューラルネットワークの設計が可能 ・コールバック機能によりモデルの学習過程の監視やチューニングが容易 ・マルチGPU・マルチノードによる分散学習に対応 ・Pythonとのシームレスな連携が可能 ・オープンソースソフトウェアのため無償で利用可能 Kerasは画像認識、自然言語処理、音声認識など様々な深層学習アプリケーション開発に活用されており、機械学習エンジニアを中心に利用が拡大しています。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。 ■Kerasを活用するデメリット この章ではKerasを活用するデメリットについて説明します。 Keras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。 ・抽象度の高いインターフェースのため、深層学習の内部動作の理解が難しい ・モデルのカスタマイズの自由度がやや低い ・大規模・複雑なモデルの構築にはスケーラビリティの課題がある ・エラーメッセージが分かりづらく、デバッグに時間がかかることがある Kerasはメリットが多いですが、抽象度の高さやスケーラビリティの課題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。 Keras習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはKeras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。