動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ

12章TensorFlow Liteの紹介

ここまでの章では、ルールを明示的にプログラミングすることなく、コンピュータビジョン、自然言語処理、シーケンスモデリングなどの機能を提供する機械学習モデルを、TensorFlowを使用してどのように作成するかを模索してきました。ニューラルネットワークは、ラベル付けされたデータから何かを区別するためのパターンを学習し、これを問題解決に拡張できます。ここからは話題を変えて、一般的なシナリオでこれらのモデルをどのように使用するかを見ていきます。最初に取り上げるのは、最もわかりやすく、おそらく最も有用なトピックである、モバイルアプリケーションでモデルを使用する方法についてです。この章では、モバイル（および組み込み）デバイスで機械学習の実行を可能にする基礎的な技術であるTensorFlow Liteについて説明します。続く2つの章では、AndroidとiOSでこれらのモデルを使用するシナリオについて説明します。

TensorFlow Liteは、TensorFlowを補完する一連のツールであり、主に2つの目標のために使用します。1つ目は、モバイルに対するモデルの親和性を高めることです。これは、モバイル機器のようなバッテリーに制約のある環境でよりよく動作するように、可能な限り正解率に影響を与えずにモデルの大きさと複雑さを低減します。2つ目は、Android、iOS、モバイルLinux（Raspberry Piなど）、各種マイクロコントローラなど、さまざまなモバイルプラットフォームに対応したランタイムを提供することです。なお、TensorFlow Liteではモデルの学習が行えないことに注意してください。TensorFlowでモデルの学習を行い、それをTensorFlow ...