Tensorflow Lite

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1. TensorFlow Lite TensorFlow Lite TensorFlow Lite TensorFlow Lite TensorFlow Lite TensorFlow Lite taki4227 taki4227 taki4227 taki4227 taki4227 taki4227 1 / 32
2. 2 / 32
3. 2017/11/14 にプレビュー版が出ました 2017/11/14 にプレビュー版が出ました 2017/11/14 にプレビュー版が出ました 2017/11/14 にプレビュー版が出ました 2017/11/14 にプレビュー版が出ました 2017/11/14 にプレビュー版が出ました Google Developer Blog Google Developer Blog Google Developer Blog Google Developer Blog Google Developer Blog Google Developer Blog より より より より より より 3 / 32
4. Tensor ow Lite とは Tensor ow Lite とは Tensor ow Lite とは Tensor ow Lite とは Tensor ow Lite とは Tensor ow Lite とは Google I/O 2017 で公表 Google I/O 2017 で公表 Google I/O 2017 で公表 Google I/O 2017 で公表 Google I/O 2017 で公表 Google I/O 2017 で公表 機械学習を可能にする開発フレームワーク 機械学習を可能にする開発フレームワーク 機械学習を可能にする開発フレームワーク 機械学習を可能にする開発フレームワーク 機械学習を可能にする開発フレームワーク 機械学習を可能にする開発フレームワーク Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 Tensor ow のモバイル端末向け軽量版 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 モバイル端末上で機械学習の推論が可能 TensorFlow Mobile の発展版 TensorFlow Mobile の発展版 TensorFlow Mobile の発展版 TensorFlow Mobile の発展版 TensorFlow Mobile の発展版 TensorFlow Mobile の発展版 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 プレビュー版なので、機能はまだ限定的 （今後増やしていく予定） （今後増やしていく予定） （今後増やしていく予定） （今後増やしていく予定） （今後増やしていく予定） （今後増やしていく予定）                                     4 / 32
5. ちょっとその前に ちょっとその前に ちょっとその前に ちょっとその前に ちょっとその前に ちょっとその前に 5 / 32
6. 機械学習とは 機械学習とは 機械学習とは 機械学習とは 機械学習とは 機械学習とは 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 大量のデータを機械に学習させて、その中からパターンや特 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 徴を導き出した結果（学習モデル）、人間が考えたかのような 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 柔軟な判断をシステムに推論させる手法 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある 大きく分けて、教師あり学習・教師なし学習・強化学習がある あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない あくまで推論であり、100% の正解はほぼあり得ない                   6 / 32
7. 具体例（1 ） 具体例（1 ） 具体例（1 ） 具体例（1 ） 具体例（1 ） 具体例（1 ） Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ Q1. 1km 当たり100 円かかるタクシーに乗った時の運賃は？ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 7 / 32
8. 具体例（2 ） 具体例（2 ） 具体例（2 ） 具体例（2 ） 具体例（2 ） 具体例（2 ） Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ Q2. 東京23 区のタクシーに乗った時の運賃は？ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 仮に10km だった場合・・・ 8 / 32
9. 参考（タクシー運賃） 参考（タクシー運賃） 参考（タクシー運賃） 参考（タクシー運賃） 参考（タクシー運賃） 参考（タクシー運賃） 参考URL ： 参考URL ： 参考URL ： 参考URL ： 参考URL ： 参考URL ：https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx https://www.taxisite.com/far/info/13.aspx 9 / 32
10. なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ なぜQ2 ではタクシー運賃を計算できないのか？ 運賃体系が複雑 運賃体系が複雑 運賃体系が複雑 運賃体系が複雑 運賃体系が複雑 運賃体系が複雑 初乗運賃 + 加算料金 初乗運賃 + 加算料金 初乗運賃 + 加算料金 初乗運賃 + 加算料金 初乗運賃 + 加算料金 初乗運賃 + 加算料金 タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる タクシーの待機・停車時間も運賃に含まれる 割引・割増がある 割引・割増がある 割引・割増がある 割引・割増がある 割引・割増がある 割引・割増がある 深夜・早朝割増 深夜・早朝割増 深夜・早朝割増 深夜・早朝割増 深夜・早朝割増 深夜・早朝割増 障害者割引 障害者割引 障害者割引 障害者割引 障害者割引 障害者割引                                     10 / 32
11. 機会学習を用いると 機会学習を用いると 機会学習を用いると 機会学習を用いると 機会学習を用いると 機会学習を用いると 11 / 32
12. 学習モデルを作成 学習モデルを作成 学習モデルを作成 学習モデルを作成 学習モデルを作成 学習モデルを作成 12 / 32
13. グラフに表すと グラフに表すと グラフに表すと グラフに表すと グラフに表すと グラフに表すと 13 / 32
14. 学習モデルを用いる 学習モデルを用いる 学習モデルを用いる 学習モデルを用いる 学習モデルを用いる 学習モデルを用いる 14 / 32
15. TensorFlow Lite の話 TensorFlow Lite の話 TensorFlow Lite の話 TensorFlow Lite の話 TensorFlow Lite の話 TensorFlow Lite の話 15 / 32
16. Tensor ow Lite の特徴 Tensor ow Lite の特徴 Tensor ow Lite の特徴 Tensor ow Lite の特徴 Tensor ow Lite の特徴 Tensor ow Lite の特徴 軽量 軽量 軽量 軽量 軽量 軽量 高速 高速 高速 高速 高速 高速 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 学習モデルの読み込みにかかる時間を短縮 ハードウェアアクセラレーションをサポート ハードウェアアクセラレーションをサポート ハードウェアアクセラレーションをサポート ハードウェアアクセラレーションをサポート ハードウェアアクセラレーションをサポート ハードウェアアクセラレーションをサポート クロスプラットフォーム クロスプラットフォーム クロスプラットフォーム クロスプラットフォーム クロスプラットフォーム クロスプラットフォーム Android, iOS 両方で利用可能 Android, iOS 両方で利用可能 Android, iOS 両方で利用可能 Android, iOS 両方で利用可能 Android, iOS 両方で利用可能 Android, iOS 両方で利用可能 オフライン対応 オフライン対応 オフライン対応 オフライン対応 オフライン対応 オフライン対応 Android 5.0 までサポート Android 5.0 までサポート Android 5.0 までサポート Android 5.0 までサポート Android 5.0 までサポート Android 5.0 までサポート                                                 16 / 32
17. Tensor ow Lite の全体 Tensor ow Lite の全体 Tensor ow Lite の全体 Tensor ow Lite の全体 Tensor ow Lite の全体 Tensor ow Lite の全体 17 / 32
18. Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Java API Java API Java API Java API Java API Java API C++ API のラッパークラス C++ API のラッパークラス C++ API のラッパークラス C++ API のラッパークラス C++ API のラッパークラス C++ API のラッパークラス C++ API C++ API C++ API C++ API C++ API C++ API TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 TensorFlow Lite の学習モデルファイルの読み込み、 インタプリタの呼び出し インタプリタの呼び出し インタプリタの呼び出し インタプリタの呼び出し インタプリタの呼び出し インタプリタの呼び出し iOS でも呼び出し可能 iOS でも呼び出し可能 iOS でも呼び出し可能 iOS でも呼び出し可能 iOS でも呼び出し可能 iOS でも呼び出し可能                               18 / 32
19. Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 Tensor ow Lite の構成 インタプリタ インタプリタ インタプリタ インタプリタ インタプリタ インタプリタ 学習モデルを実行 学習モデルを実行 学習モデルを実行 学習モデルを実行 学習モデルを実行 学習モデルを実行 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ） 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ） 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ） 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ） 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ） 軽量化した部分（1.5MB → 300KB ）                   19 / 32
20. Tensor ow Lite の導入手順 Tensor ow Lite の導入手順 Tensor ow Lite の導入手順 Tensor ow Lite の導入手順 Tensor ow Lite の導入手順 Tensor ow Lite の導入手順 1 1 1 1 1 1. . . . . . TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 2 2 2 2 2 2. . . . . . 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の 1 で学習させた学習モデルをTensorFlow Lite の ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 ファイルフォーマット（.t ite ）に変換 3 3 3 3 3 3. . . . . . 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 2 で変換されたファイルをアプリ内に配置 4 4 4 4 4 4. . . . . . アプリ実装 アプリ実装 アプリ実装 アプリ実装 アプリ実装 アプリ実装 20 / 32
21. TensorFlow で1 から学習モデルを TensorFlow で1 から学習モデルを TensorFlow で1 から学習モデルを TensorFlow で1 から学習モデルを TensorFlow で1 から学習モデルを TensorFlow で1 から学習モデルを 使えない方は... 使えない方は... 使えない方は... 使えない方は... 使えない方は... 使えない方は... 21 / 32
22. Tensor ow Lite の導入手順 Lite Tensor ow Lite の導入手順 Lite Tensor ow Lite の導入手順 Lite Tensor ow Lite の導入手順 Lite Tensor ow Lite の導入手順 Lite Tensor ow Lite の導入手順 Lite 1 1 1 1 1 1. . . . . . TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 TensorFlow で機械学習 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 学習済みモデル使う 学習済みモデル使う 学習済みモデル使う 学習済みモデル使う 学習済みモデル使う 学習済みモデル使う 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習） 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習） 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習） 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習） 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習） 学習済みモデルの一部を再学習させる（転送学習）             22 / 32
23. Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 1,000 のオブジェクトの中から適したものを識別 Inception v3 Inception v3 Inception v3 Inception v3 Inception v3 Inception v3 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル 画像認識モデル MobileNet より高精度 + データサイズ大 MobileNet より高精度 + データサイズ大 MobileNet より高精度 + データサイズ大 MobileNet より高精度 + データサイズ大 MobileNet より高精度 + データサイズ大 MobileNet より高精度 + データサイズ大                                     23 / 32
24. Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Google が提供している学習済みモデル Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply 会話型モデル 会話型モデル 会話型モデル 会話型モデル 会話型モデル 会話型モデル チャットへの着信にワンタッチで返信できる チャットへの着信にワンタッチで返信できる チャットへの着信にワンタッチで返信できる チャットへの着信にワンタッチで返信できる チャットへの着信にワンタッチで返信できる チャットへの着信にワンタッチで返信できる Android Wear 向け Android Wear 向け Android Wear 向け Android Wear 向け Android Wear 向け Android Wear 向け                         24 / 32
25. iOS でやるためには iOS でやるためには iOS でやるためには iOS でやるためには iOS でやるためには iOS でやるためには 25 / 32
26. iOS でTensorFlow Lite iOS でTensorFlow Lite iOS でTensorFlow Lite iOS でTensorFlow Lite iOS でTensorFlow Lite iOS でTensorFlow Lite 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をそのまま使うことができる 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 学習モデル(.t ite) をCore ML 形式に変換して、 Core ML に使うこともできる Core ML に使うこともできる Core ML に使うこともできる Core ML に使うこともできる Core ML に使うこともできる Core ML に使うこともできる             26 / 32
27. サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 画像認識サンプルアプリURL ： 画像認識サンプルアプリURL ： 画像認識サンプルアプリURL ： 画像認識サンプルアプリURL ： 画像認識サンプルアプリURL ： 画像認識サンプルアプリURL ： https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf https://storage.googleapis.com/download.tensor ow.org/deps/t ite/Tf LiteCameraDemo.apk LiteCameraDemo.apk LiteCameraDemo.apk LiteCameraDemo.apk LiteCameraDemo.apk LiteCameraDemo.apk Android OS ：Android 5.0 以上 Android OS ：Android 5.0 以上 Android OS ：Android 5.0 以上 Android OS ：Android 5.0 以上 Android OS ：Android 5.0 以上 Android OS ：Android 5.0 以上 27 / 32
28. サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 サンプルアプリで実演 音声認識サンプルアプリURL ： 音声認識サンプルアプリURL ： 音声認識サンプルアプリURL ： 音声認識サンプルアプリURL ： 音声認識サンプルアプリURL ： 音声認識サンプルアプリURL ： http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk http://download.tensor ow.org/deps/t ite/SmartReplyDemo.apk 28 / 32
29. 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL Tensor ow Lite 公式サイト Tensor ow Lite 公式サイト Tensor ow Lite 公式サイト Tensor ow Lite 公式サイト Tensor ow Lite 公式サイト Tensor ow Lite 公式サイト https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ https://www.tensor ow.org/mobile/t ite/ Tensor ow Lite GitHub Tensor ow Lite GitHub Tensor ow Lite GitHub Tensor ow Lite GitHub Tensor ow Lite GitHub Tensor ow Lite GitHub https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co ntrib/lite ntrib/lite ntrib/lite ntrib/lite ntrib/lite ntrib/lite MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet MobileNet https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source- models-for.html models-for.html models-for.html models-for.html models-for.html models-for.html Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply Smart Reply https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational https://research.googleblog.com/2017/11/on-device-conversational -modeling-with.html -modeling-with.html -modeling-with.html -modeling-with.html -modeling-with.html -modeling-with.html                         29 / 32
30. 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 http://www.buildinsider.net/column/yoshizaki-ryosuke/001 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 人工知能、機械学習、ディープラーニングを昔の自分でもすぐに理解 できるように整理してみた できるように整理してみた できるように整理してみた できるように整理してみた できるように整理してみた できるように整理してみた https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d https://qiita.com/toshimitsu-miyachi/items/06bd47d5196698318d d0 d0 d0 d0 d0 d0 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 文系社会人・Python 初心者のTensorFlow 学習方法 https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b https://qiita.com/FukuharaYohei/items/7540c29a4bdd028e117b データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるための スキル要件とは（2017 年夏版） スキル要件とは（2017 年夏版） スキル要件とは（2017 年夏版） スキル要件とは（2017 年夏版） スキル要件とは（2017 年夏版） スキル要件とは（2017 年夏版） http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426 http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426 http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426 http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426 http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426 http://tjo.hatenablog.com/entry/2017/06/25/185426                         30 / 32
31. 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL 参考URL Smart Reply Model Smart Reply Model Smart Reply Model Smart Reply Model Smart Reply Model Smart Reply Model https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co https://github.com/tensor ow/tensor ow/tree/master/tensor ow/co ntrib/lite/models/smartreply/g3doc ntrib/lite/models/smartreply/g3doc ntrib/lite/models/smartreply/g3doc ntrib/lite/models/smartreply/g3doc ntrib/lite/models/smartreply/g3doc ntrib/lite/models/smartreply/g3doc       31 / 32
32. ご静聴ありがとうございました ご静聴ありがとうございました ご静聴ありがとうございました ご静聴ありがとうございました ご静聴ありがとうございました ご静聴ありがとうございました 32 / 32