R言語でディープラーニング

RStudio::Confの2日目のメインスピーカーはRStudioの創設者であるJJ Allaire氏でした。RStudio社が2017年から本腰を入れて開発してきたプロジェクト、TensorFlowとの連携について講演しました。

 左:Hadley Wickham氏、右:JJ Allaire氏

左:Hadley Wickham氏、右:JJ Allaire氏

TensorFlowというとグーグルが開発したディープラーニングのライブラリとして有名ですが、実はディープラーニングだけではなく、いかなる演算処理も高速に様々な環境で実行できます。また、ハードウェアに頼ることなく、CPU、GPU、TPUと言った様々なプロセッサーで処理を行えます。

Rは歴史的にもそのような外部の演算処理ライブラリーと連携することが強みです。例えば、Rの前身であるSプログラミング言語は、Fortranという演算処理言語と連携することができましたし、EigenやBlastなどの例もあります。

そのような背景から、TensorFlowとRが手を取り合ってRユーザーにもこの超強力なパッケージを使いやすくしたいということで作ったのが「TensorFlow for R」です。Kerasというディープラーニングの階層構造を作りやすくするためのライブラリーや、グーグルのクラウドを使いやすくするライブラリーが揃っています。

Allaire氏はKerasの開発者であるFrancois Chollet氏と共著で「Deep Learning with R」という本を出していますが、これはChollet氏が既に出版した「Deep Learning with Python」という本をベースにコードを全てRに書き換えただけのものと説明していました。

Rのファンである私にとってはTensorFlowやKerasなどのライブラリーがRから使えるということでかなり嬉しい発表内容でした。これまでは、どうしてもディープラーニングならPythonを使うということになりがちでしたが、これからはRも選択肢として考慮します。また、TensorFlowなら一回学習したモデルを保存して、どのような環境でも再現できるので、Rで学習させてiPhoneに読み込む、などの使い方ができそうです。

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