トップ 10 の AI フレームワークとリポジトリのレビュー、その長所と短所の分析

[51CTO.com クイック翻訳] 人工知能は決して新しいものではありませんが、科学の分野では古くから存在しています。しかし、近年のこの分野の急速な発展により、人工知能は今や世界的なブームを巻き起こしています。かつて、人工知能の分野はオタクや天才が集まる場所として知られていましたが、現在ではさまざまなリソースライブラリやフレームワークの開発により、徐々により親しみやすいIT分野になり、より多くの一般の人々が参加するようになっています。

本日の記事では、AI 開発用の高品質なリソース ライブラリをいくつかレビューし、その長所と短所を分析し、その機能のいくつかについて説明します。さあ、この AI リソース ライブラリの世界を探索してみましょう。

1. テンソルフロー

「データボリュームグラフコンピューティングによるスケーラブルな機械学習の実現」

言語: C++ または Python。 AI の分野に初めて関わるときに最初に耳にするフレームワークは、ほぼ間違いなく Google の TensorFlow です。 TensorFlow は、数値計算にデータフローグラフを使用するオープンソース ソフトウェアです。このフレームワークは、デスクトップ、サーバー、モバイルデバイスなど、あらゆる CPU や GPU で実行できるコンピューティング アーキテクチャを備えていると言われています。さらに、このフレームワークは Python プログラミング言語でも使用できます。 TensorFlow は、ノードと呼ばれるデータのレイヤーを分類し、取得した情報に基づいて決定を下します。

アドバンテージ：

• 習得しやすい言語 (Python) を使用します。
• 計算グラフ抽象化を使用します。
• 視覚化のために TensorBoard と一緒に使用できます。

デメリット:

• 速度が遅いですが、これは主に Python 言語の影響を受けます。
• 十分な事前トレーニング済みモデルが不足しています。
• 完全にオープンソースではありません。

2. マイクロソフト CNTK

「オープンソースのディープラーニングツールのセット。」

言語: C++。CNTK は Microsoft の TensorFlow とも言えます。 Microsoft のコンピューティング ネットワーク ツールセットは、学習アルゴリズムとモデルの説明を提供しながら、独立したコンピューティング ネットワークのモジュール性と保守性を強化できるリソース ライブラリです。 同時に、CNTK は複数のサーバーを活用して、大量のリソースをより有効に活用し、タスクを処理することもできます。

機能的には Google の TensorFlow と非常に似ているが、少しだけ高速であると言われています。

アドバンテージ：

• ***柔軟性。
• 分散トレーニングを可能にします。
• C++、C#、Java、Python をサポートします。

デメリット:

• これは、新しい言語であるネットワーク記述言語 (略して NDL) を使用して実装されます。
• 視覚化機能の欠如。

3. テアノ

「数値計算ライブラリ」。

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言語: Python。

TensorFlow の強力な競合相手は、多次元配列を使用した効率的な数値演算を可能にする強力な Python ライブラリである Theano です。 このライブラリは、CPU ではなく GPU を透過的に利用してデータ集約型の計算を実行するため、操作効率が非常に高くなります。このため、Theano は約 10 年前に大規模な計算集約型タスクに導入されました。 しかし、2017 年 9 月、開発チームは、2017 年 11 月のバージョン 1.0 のリリース後に Theano の主要な開発作業を正式に終了すると発表しました。

もちろん、これらすべてが Theano 自体の強力なパフォーマンスに影響を与えるほどではありません。いつでもこれを使用して、独自のディープラーニング研究を実施できます。

アドバンテージ：

• CPUとGPUに適切な最適化が施されています。
• 数値計算タスクにおいて非常に効率的です。

デメリット:

• 他のリソース ライブラリと比較すると、Theano は比較的原始的で低レベルのようです。
• 高レベルの抽象機能を取得するには、他のライブラリが必要です。
• AWS 上で実行すると小さなバグが発生します。

4. カフェ

「高速でオープンなディープラーニング フレームワーク。」言語: C++。 Caffe は強力なディープラーニング フレームワークです。 このリストにある他のフレームワーク オプションと同様に、Caffe もディープラーニング研究に優れた速度と効率性を備えています。 Caffe を使用すると、画像分類用の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を非常に簡単に構築できます。 Caffe は GPU 上で適切に実行されるため、実行時のパフォーマンスが大幅に向上します。

カフェメインクラス:

アドバンテージ：

• Python および MATLAB バインディングを提供します。
• パワフルなパフォーマンス。
• コードを書かずにモデルのトレーニングが行えます。

デメリット:

• 再帰ネットワークは貧弱です。
• 新しいアーキテクチャのサポートは平均的です。

5. ケラス

「人間に適したディープラーニング」言語: Python。 Keras は、Python で書かれたオープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリです。 TensorFLow、CNTK、さらには Theano とは異なり、Keras はエンドツーエンドの機械学習フレームワークではありません。 代わりに、さまざまな他のフレームワークに高レベルの抽象化を提供するインターフェースとして機能し、ニューラル ネットワークの構成を容易にします。

Google の TensorFlow は現在、バックエンドとして Keras をサポートしており、Microsoft の CNTK もまもなく同じサポート オプションを提供する予定です。

アドバンテージ：

• ユーザーフレンドリーな機能。
• 拡張も簡単。
• CPU と GPU の両方でシームレスに実行できます。
• Theano および TensorFlow とシームレスに連携できます。

デメリット: スタンドアロン フレームワークとして使用できません。

6. トーチ

「オープンソースの機械学習ライブラリのスイート。」言語: C。 Torch は、科学計算および数値計算用のオープンソースの機械学習ライブラリです。 これは Python ではなく、Lua プログラミング言語をベースにしたライブラリです。 多数のアルゴリズム オプションを提供することで、ディープラーニング研究への参入が大幅に簡素化され、効率と速度が向上します。 Torch には強力な N 次元配列があり、シャーディングやインデックス作成などの操作をユーザーが簡単に完了するのに役立ちます。また、さまざまな線形代数ルーチンとニューラル ネットワーク モデルも提供します。

アドバンテージ：

• ***柔軟性。
• 驚くべきスピードと効率。
• 多数の事前トレーニング済みモデルを提供します。

デメリット:

• ドキュメントが十分に明確ではありません。
• すぐに使用できるプラグアンドプレイ コードが不足しています。
• あまり人気のない言語 Lua をベースにしています。

7. アコード.NET

「.NET 向け機械学習、コンピューター ビジョン、統計、および一般的な科学計算」言語: C#。 これは C# プログラマーにとって素晴らしい贈り物です。 Accord.NET フレームワークは、オーディオと画像の処理を簡単に実行できる .NET 機械学習フレームワークです。

このフレームワークは、数値最適化、人工ニューラル ネットワーク、さらには視覚化タスクを効率的に処理できます。さらに、Accord.NET はコンピューター ビジョンや信号処理にも優れており、さまざまなアルゴリズムを簡単に実装できます。

アドバンテージ：

• 大規模かつ活発な開発チームを擁しています。
• ドキュメントは非常に高品質です。
• 高品質な視覚化機能。

デメリット:

• あまり人気がありません。
• TensorFlow と比較すると、速度が遅くなります。

8. Spark MLlib 「スケーラブルな機械学習ライブラリ」。言語: Scala。 Apache の Spark MLlib は、非常にスケーラブルな機械学習ライブラリです。 Java、Scala、Python、さらにはRなどの言語に適しており、非常に効率的で、PythonライブラリとRライブラリのnumpyと相互運用できます。 MLlib は Hadoop ワークフローに簡単にプラグインできます。分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。

この強力なライブラリは、非常に大量のデータを処理する際に非常に高速です。

アドバンテージ：

• 大規模データの処理時に非常に高速です。
• 複数の言語でご利用いただけます。

デメリット:

• 学習曲線が急です。
• Hadoop ではプラグアンドプレイのみが利用可能です。

9. サイキットラーン

「Python での機械学習の実装」言語: Python。 Sci-kit learn は、主に機械学習のモデル構築シナリオに使用される強力な Python ライブラリです。 numpy、SciPy、matplotlib などの他のライブラリを使用して構築されており、分類、回帰、クラスタリングなどの幅広い統計モデリング手法を非常に効率的に処理できます。 Sci-kit learn には、教師あり学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、相互検証などの機能があります。

アドバンテージ：

• さまざまな主要なアルゴリズムがサポートされています。
• データマイニングに非常に効率的です。

デメリット:

• モデル構築には最適なオプションではありません。
• GPU リソースの非効率的な使用。

10. MLPack

「スケーラブルな C++ 機械学習ライブラリのセット。」言語: C++。 MLPack は、C++ で実装されたスケーラブルな機械学習ライブラリです。 C++ で書かれているので、メモリ管理の経験が豊富であることが想像できます。 MLPack は、ライブラリが驚くほど質の高いさまざまな機械学習アルゴリズムを提供しているため、実行速度が優れています。このライブラリは初心者にとって非常に使いやすく、ユーザーが使用できるシンプルな API を提供します。

アドバンテージ：

• ***スケーラビリティ。
• Python および C++ バインディングが提供されます。

デメリット:

• ドキュメントの品質は平均的です。

閉会の辞

この記事で説明したさまざまなライブラリ オプションはすべて非常に効率的であり、優れた品質を備えていることが長年にわたって実証されています。 Facebook、Google、Yahoo、Apple、Microsoft などの大企業がディープラーニングや機械学習のプロジェクトをサポートするためにこれらのライブラリを使用しているので、拒否する理由は絶対にありませんよね?

もちろん、リストに載っていないけれど、皆さんがよく使っているライブラリがいくつかあると思います。ぜひコメント欄でご意見をお聞かせください。

オリジナルリンク: https://dzone.com/articles/progressive-tools10-best-frameworks-and-libraries

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]