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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
Convolutional Variational Autoencoder, trained on MNIST
50-layer Residual Network, trained on ImageNet
Inception V3, trained on ImageNet
Bidirectional LSTM for IMDB sentiment classification
【関連URL】
・Keras.js
https://github.com/transcranial/keras-js
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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