最も人気のある 12 の AI ツール、ライブラリ、プラットフォーム

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近年 AI の利用が増えているため、利用可能な AI ツール、ライブラリ、プラットフォーム、それらが提供する機能、欠点、そしてどれが自分にとって最適かをより明確に理解する必要があります。この記事では、上位 12 の AI ツール、ライブラリ、プラットフォームをリストし、それらの最も一般的な用途、長所と短所、およびその他のコンテンツを紹介します。この情報に基づいて、上記の決定を下しやすくなります。

注: これらのツールはアルファベット順にリストされています。順序は意味がありません。

1. Azure 機械学習

高度なプログラミング スキルはないが、機械学習を始めたいと思っている場合は、Azure Machine Learning を検討してください。 (プラットフォームが提供するメリットを理解するには、機械学習とデータ サイエンスの基本的な知識が必要であることに注意してください)。これは、予測モデルを分析ソリューションとして展開するためのツールを提供するクラウドベースのサービスです。また、機械学習モデルのテスト、アルゴリズムの実行、推奨システムの作成などにも使用できます。しかし、ユーザー インターフェイスは、特にコードの作成に関しては、ユーザーの間で不満の種となっています。

2. Caffe (畳み込みニューラル ネットワーク フレームワーク)

Caffe は、カリフォルニア大学バークレー校での Jia 博士研究の一環として Yangqing Jia 氏によって作成されました。現在では、ディープラーニング用のオープンソースフレームワークへと発展し、画像のセグメンテーションや分類だけでなく、さまざまな種類のソフトウェアアーキテクチャ設計会議もサポートしています。 Caffe は、読みやすいソースコードと最高品質のパフォーマンスで人気があります。反対派の中には、C++ で新しいレイヤーを書く必要があり、大規模ネットワークの生のファイルを書くときには使いにくいと主張する人もいます。

3. CNTK

CNTK (Computational Network Toolkit) は、Microsoft が開発したディープラーニング ツールキットであり、「有向グラフを介してニューラル ネットワークを一連の計算ステップとして記述します。」ユーザーは、異なるタイプのニューラル ネットワークを簡単に組み合わせることができます。優れたパフォーマンスを備え、分散トレーニングが可能で、柔軟性も非常に高いです。一方、ソースコードは読みにくく、視覚化も不十分です。

4. ディープラーニング4j

DeepLearning4J は、JVM 専用のオープンソースの分散型ディープラーニング ライブラリであると主張しています。特に分散型ディープラーニング ネットワークのトレーニングに適しており、大量のデータを非常に安定して処理できます。また、Hadoop や Spark と統合し、機械学習アルゴリズムをゼロから実装することもできます。一方、Java は機械学習ではあまり人気がないため、DL4J は他のライブラリのように成長するコードベースに依存できず、開発コストが高くなる可能性があります。また、Java で構築されているため、行列を加算するには明示的なクラスを手動で作成する必要がありますが、Python を使用している場合はこれを行う必要はありません。

5. IBMワトソン

IBM Watson は「質問応答マシン」として知られています。分析機能と人工知能を活用して、問題に対応する人間のような能力を強化します。これにより、ユーザーは強力なビジネス洞察を得て、すでに賢明な決定を下した上で、さらに賢明な決定を下すことができます。 IBM は、ユーザーのデータが完全に安全かつ暗号化されていることを保証し、ユーザーが希望しない限りデータを共有しないことを約束します。一方、デメリットとしては、英語に限定されていること、構造化されたデータを直接処理できないこと、変換や統合にコストがかかることなどが挙げられます。

6. ケラス

Keras ニューラル ネットワークは、Python で書かれたオープン ソース ライブラリです。ユーザーが迅速かつ簡単に実験を実行できるライブラリをお探しなら、Keras が最適です。Keras は畳み込みニューラル ネットワークや再帰型ニューラル ネットワークで動作し、CPU と GPU の両方で実行できます。ディープラーニングに精通した開発者にとって使いやすく、非常にシンプルなのが利点ですが、表面的なカスタマイズを超えるのが難しいことと、データ処理ツールが少し面倒なことが欠点です。しかし、全体的には、これは長い道のりを歩んできた進化する API であり、その限界がどこにあるのかを予測できる人は誰もいません。

7. パイブレイン

PyBrain はオープンソースのモジュール式機械学習ライブラリです。 PyBrain は完全にフレームワーク指向であり、世界を探索し始めたばかりの学生から、ディープラーニングやニューラル ネットワークを専門とするコンピューター サイエンスの研究者まで、誰もが使用できるツールを目指しています。 PyBrains ライブラリは、開発者が強化学習、教師なし機械学習、ニューラル ネットワークなどの概念を使用できるようにするアルゴリズムで構成されています。

8. サイキットラーン

Scikit-learn 機械学習は、データマイニング、データ分析、データ視覚化に役立つ Python 用のオープンソース フレームワークです。分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理などに適しています。これは、NumPy、SciPy、matplotlib 上に構築されています。 R よりも高速に動作し、パフォーマンスに優れた Python を使用します。ただし、分散バージョンは提供されておらず、大規模なデータセットには適していません。

9. 迅速なAI

Swift AI は、Swift のディープラーニングとニューラル ネットワーク用のライブラリで、Mac (近日 Linux でも利用可能) で利用できます。このライブラリは、開発者がニューラル ネットワークを作成したり、ディープラーニング アルゴリズムや信号処理を作成したりできるようにするさまざまなツールで構成されています。 GitHub ページで公開されているサンプル プロジェクトを見ると、Swift AI がすでに人間の手書きのパターンを認識できるソフトウェアの作成に使用されていることがわかります。

10.テンソルフロー

TensorFlow はもともと Google の機械知能研究開発部門によってディープラーニング ニューラル ネットワークと機械学習の研究のために開発されましたが、現在は開発者が数値計算を実行できる半オープンソース ライブラリになっています。 AI 開発者は TensorFlow ライブラリを使用して、パターン認識用のニューラル ネットワークを構築およびトレーニングできます。これは、強力で人気のある 2 つのプログラミング言語である Python と C++ で記述されており、分散トレーニングを可能にします。欠点は、Caffe のような事前トレーニング済みモデルがあまり含まれておらず、外部データセットもサポートされていないことです。

11. テアノ

Theano は、コンピュータ代数システムを使用して数式を定義、最適化、操作、評価するための Python ライブラリです。ディープラーニング処理を使用する場合、多くの数値タスクを処理する必要があります。 Theano はこれらのタスク、特に行列演算、シンボリック変数、CPU または GPU のマシン コードに即座にコンパイルできる関数定義に適しています。 Theano は最も古いディープラーニング ライブラリの 1 つであり、非常に成熟していますが、高度な抽象化が必要な場合は他のライブラリと一緒に使用する必要があることも意味します。

12.トーチ

Torch は、機械学習アルゴリズムをサポートする科学計算用のオープンソース フレームワークです。これは、スクリプト言語 LuaJIT と基礎となる C/CUDA 実装の恩恵を受けています。LuaJIT を使用すると、開発者は C で Torch を操作できます。同社の Web サイトに記載されているように、Torch ユーザーにとって注目すべき機能は、「強力な n 次元配列、線形代数のルーチン、ニューラル ネットワーク、エネルギー モデル、高速で効率的な GPU サポート」です。さらに、iOS および Android バックエンドに移植されています。 Torch には、ディレクトリからデータをロードするのが非常に難しいことや、Lua (比較的新しい言語) に大きく依存しているため使いにくいことなど、いくつかの欠点があることが指摘されています。