Keras.js – 機械学習をブラウザ上で実行できるJSライブラリ、GPUパワーを使用 【@maskin】

HTML5&JavaScript, 人工知能

Pythonで書かれたディープラーニング用ニューラルネットワークライブラリ「Keras」を、ウェブブラウザ上で実行するJavaScriptライブラリ「Keras.js」が登場した。

そもそも「Keras」は、Googleが提供するオープンソースの機械学習・ディープラーニング用ライブラリ「TensorFlow」または機械学習フレームワーク「Theano」を利用して簡単かつ高速に研究を実行できるする目的で作られたPythonライブラリ。

「Keras.js」は、「バックエンドのシステムを構築したりAPIを呼び出すなどの手間を排除したい」というKeras開発者の思いから、ウェブブラウザから実行できるJavaScripライブラリとして移植したもの。

ウェブブラウザで3DCGを表示させるための標準仕様「WebGL」を応用し、そこで使用されるGPU(グラフィック用プロセッサユニット)の演算パワーを機械学習に使用することもできるという。

GitHubのページで提供されているデモは以下の5つ

・Basic Convnet for MNIST
・Convolutional Variational Autoencoder, trained on MNIST
・50-layer Residual Network, trained on ImageNet
・Inception V3, trained on ImageNet
・Bidirectional LSTM for IMDB sentiment classification

いずれも筆者の環境(Mac mini- core i7 )で GPU(Intel HD Graphics 4000)をONにして実行できた。

Basic Convnet for MNIST

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Convolutional Variational Autoencoder, trained on MNIST

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50-layer Residual Network, trained on ImageNet

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Inception V3, trained on ImageNet

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Bidirectional LSTM for IMDB sentiment classification

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【関連URL】
・Keras.js
https://github.com/transcranial/keras-js

蛇足:僕はこう思ったッス
maskin-bit-2016 機械学習はまずそのツール等を理解するコスト以外に、演算パワーを獲得するシステムおよびインフラ構築をするなど処理を実行する前の処理が面倒だった。JSライブラリならウェブブラウザさえあれば実行可能だし、他のJavaScript資産なども活用しやすい。何よりJavaScriptさえ理解していれば他のIT技術についての知識がいらないわけで、その点だけを評価しても大きな出来事になると思うっす。

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Editor In Chief at TechWave.jp
1990年代初頭からソフトからハードまで50以上のスタートアップ立ち上げを国内外で経験。平行して雑誌ライターとして疾走。シリコンバレーでガレージベンチャーに参画後は、国内でネットエイジを筆頭にスタートアップに多数関与。ブログやSNSの国内啓蒙、ソニーの社内イノベーション事業など関与。通信キャリアのニュースポータルの立ち上げ期の編集デスクとして数億PV事業に育てた後、TechWaveにジョイン。世界最大のグローバルIT系メディアであるスペインの「Softonic」の元日本編集長
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