2021 年の優れた 5 つの人工知能フレームワーク

この記事では、上位 5 つのフレームワークとライブラリを実際のアプリケーションとともに紹介したいと思います。人工知能はコンピューティングの未来です。 AI テクノロジーに対する需要の高まりを受けて、ますます多くのプログラマーがこの科学に精通するようになっています。このガイドが、皆さんのインスピレーションとなり、この強力で成長を続ける分野についてさらに学び始めるきっかけになれば幸いです。

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背景

いくつかの重要なキーデータから、ある程度の理解が得られます。

• 2019年 認知およびAIシステム市場サービス部門の収益 — 127億ドル
• AIビジネスオペレーションの世界収益2023年 — 108億ドル
• 2025年の世界自然言語処理（NLP）市場規模 — 433億ドル
• 2019年、世界中のAIスタートアップへの資金調達額は240億ドル

（参考データ：https://www.statista.com）

以下は、大手テクノロジー企業に買収された AI スタートアップ企業の数を示す便利なグラフです。

> https://www.statista.com/chart/9443/ai-acquisitions/

導入

この分野で実践し、発展しようと決めたとしましょう。今日は、ソフトウェア エンジニアがプログラミング作業にディープラーニングと人工知能をどのように適用できるかを見ていきます。

まず最初に知っておくべきことは、それをどのように適用するかです。これは調査するのに適した質問です。「2021 年に学習を開始するのに最も役立つフレームワーク/ライブラリは何ですか?」これはまさに私が自分自身に尋ねた質問です。

本日この記事で取り上げるのは、すべてのソフトウェア エンジニア/開発者が知っておく必要がある最も人気のある AI フレームワークとライブラリを 5 つ集めたものです。また、公式ドキュメント ページと、それらの適用方法に関するいくつかの実用的なアプリケーションも見つかります。

これにより、名前を知るだけでなく、彼らをよりよく理解できるようになります。前置きはこれくらいにして。チームを紹介しましょう！

1. カフェ

私はコーヒー愛好家なので、Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding (高速機能埋め込みのための畳み込みアーキテクチャ) の略である Caffe から始めようと思いました。 Berkeley AI の Analysis Caffe は、同グループが取り組んだディープラーニング フレームワークです。

そのフレームワークを通じて、言語、速度、使いやすさを実現できます。構成によって定義されたシステムに準拠し、ハードコーディングなしで最適化を可能にする堅牢なアーキテクチャを備えています。これは、CPU と GPU を切り替える場合にも便利です。

Caffe は、単一の NVIDIA GPU を使用して 1 日あたり 6,000 万枚を超える画像を処理できるため、研究プロジェクトや産業実装に最適です。

AI フレームワークは、C++、CUDA、Python、MATLAB のコマンドライン インターフェイスに応答します。 Caffe を使用して画像を認識する共進化ニューラル ネットワーク (CNN) を構築するのは非常に簡単です。

公式ページ: Caffe https://caffe.berkeleyvision.org/

価格: 無料 (オープンソース)

いくつかの実用的なアプリケーション:

• LeNet の学習 https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb
• 画像分類とフィルターの視覚化 https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb

2. トーチ

Torch は、科学と数値計算のための科学計算システムです。リズム、汎用性、使いやすさを備えたアルゴリズムを生成します。

Torch は GPU を最優先に考えており、NumPy に相当する Tensor ライブラリです。これは LuaJIT にバンドルされており、基本的な C/CUDA 統合を備えています。これにより、パフォーマンスが向上し、多数のアルゴリズムを使用することでディープラーニング分析が容易になります。

Torch ユーザーには使いやすいライブラリが装備されており、人工知能分散システムをモジュール形式で適用することが可能です。一般的な N 次元配列では、スライスやインデックス作成などの手順によってこれを改善できます。線形代数プロトコルとニューラル ネットワークも含まれます。

公式ページ: Torch http://torch.ch/

価格: 無料 (オープンソース)。

いくつかの実用的なアプリケーション:

• Atari ゲームをプレイするための Deep-Q 強化学習 https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/DQN%20Training%20iTorch.ipynb
• 視覚と自然言語のための応用ディープラーニング https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2015/webinar/torch7-applied-deep-learning-for-vision-natural-language.mp4

3. サイキットラーン

Scikit-learn は、市販の AI フレームワークの中で、人工知能への最もアクセスしやすいアプローチの 1 つです。これは、教師あり機械学習と教師なし機械学習の両方を実行する Python プログラムです。

グループ化、回帰、クラスタリングアルゴリズム、次元削減、モデル収集、前処理をサポートする一般的な AI 作成方法の 1 つです。

データ サイエンティストは、sci-kit 学習が提供する詳細なユーザー ガイドを使用して、分類やマルチラベル アルゴリズムから共分散推定に至るまでのツールに簡単にアクセスできます。

Sci-kit プログラミングには、クロス検証、制御された教師なし学習アルゴリズムなどの機能があります。

公式ページ: Scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/

価格: 無料 (オープンソース)。

いくつかの実用的なアプリケーション:

• サポートベクターマシン (SVM) 教師あり学習 https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification
• 信号をコンポーネントに分解する https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions

4. Google Cloud AutoML

これまでに説明したすべてのツールとライブラリの中で、Auto ML は現在、機械学習エンジニアが利用できるツールの中で最新かつ最高のものです。

概要で述べたように、機械学習のタスクでは効率が重要です。これによって得られるメリットはかなり大きいですが、最適なハイパーパラメータを決定するのは簡単な作業ではありません。

これは、ブラックボックスのようなニューラル ネットワークでは特に当てはまります。ブラックボックスのようなニューラル ネットワークでは、ネットワークの複雑さが増すにつれて、何が重要かを判断することがますます困難になります。覚えておくべき興味深い事実: Google Cloud Services は Auto ML を提供しています。

公式ページ: Google Cloud AutoML https://cloud.google.com/automl

価格: 固定価格 (都度払い)。

いくつかの実用的なアプリケーション:

• AutoML ビジョン https://cloud.google.com/vision/automl/docs
• AutoML Natural Language を使用したカスタムテキスト分類 https://www.youtube.com/watch?v=ieaqfU1BwJ8

5. Amazon 機械学習

Amazon Web Services (AWS) には、世界中の何百もの組織やグループで使用されている広範な機械学習フレームワークがあります。同社のソフトウェアはコア人工知能システムと統合されており、さまざまな既製の AI アプリケーションを提供します。チャットボットから分類まで、AWS は多くのトレーニング済みのインテリジェントモデルを提供します。

公式ページ: AWS Machine Learning https://aws.amazon.com/

価格: 固定価格 (都度払い)。

いくつかの実用的なアプリケーション:

• Amazon Personalize: Amazon でより高速かつリアルタイムにパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを実現 https://aws.amazon.com/personalize/?c=ml&sec=srv
• Amazon Kendra: 非常に正確でインテリジェントな検索サービス。 https://aws.amazon.com/kendra/?c=ml&sec=srv

結論は

もちろん、ここに挙げたもの以外にも多くのフレームワークやライブラリがあります。私が共有したのは、AI とディープラーニングのほんの一滴にすぎません。

人工知能はコンピューティングにおける魅力的な市場です。自尊心のあるソフトウェア開発者は、AI 開発において確かな経験を積んでいる必要があります。少なくともある程度の背景知識。

優れた AI プロフェッショナルになるには、優れた知性、スキル、忍耐力、労働倫理が必要です。もしあなたがそれらを持っているなら、今こそこの分野に参入する理想的な選択であり、タイミングです。