時代遅れにならないで、機械学習プラットフォームこそが未来だ

機械学習と人工知能の急速な発展に伴い、業界では多くのオープンソースの機械学習プラットフォームが登場しています。機械学習とビッグデータの自然な密接な統合により、Hadoop Yarn に基づく分散タスク スケジューリングは依然として業界の主流となっています。ただし、コンテナ化の発展に伴い、Docker + Kubernetes のクラウド ネイティブの組み合わせも強力な活力を示しています。以下は、ML のパワーを日常業務にシームレスに統合するためのリソースとして現在利用できる、機械学習プラットフォームとツールの厳選リストです。

1. Eclipse ディープラーニング4j

Eclipse Deeplearning4j は、Java 仮想マシン用に構築されたオープン ソース ライブラリです。このツールは、DIY 志向の人向けで、ディープラーニングを中核としており、分散 CPU および GPU で動作する商用環境でディープ ニューラル ネットワークを構築する必要のある開発者を対象としています。 Scala、Clojure、Java プログラマーは Hadoop のようなファイル システムを使用できます。

2. Accord.NET フレームワーク

画像およびオーディオ処理ライブラリは C# プログラミング言語で記述され、Accord.NET フレームワークに統合されます。強力なこのツールにより、開発者はコンピューター ビジョン、信号処理、パターン認識、コンピューター ビジョンなど、機械学習に依存するさまざまな商用アプリケーションを作成できます。選択できるオプションが非常に多いため、開発者は画像や信号の処理、科学計算などを活用できます。

3. マイクロソフト Azure ML

Microsoft Azure ML は、Automated ML と Designer という 2 つのモデル作成環境をスタジオに提供する MLaaS プラットフォームです。また、モデルを自動的にスケーリングできる予測 API に変換することもできます。ユーザーは、データの取得、データの準備、ML アルゴリズムの適用による予測モデルの生成という一連の操作であるモデル トレーニング パイプラインを表示および視覚的に編集できます。デザイナーは、インターフェイスによってキャプチャされたデータ操作入力の欠落や禁止された接続を回避することで、パイプラインの理解と作成を容易にします。

4. ローブ

マイクロソフトが2018年に買収したサービスであるLobeも、インタラクティブなキャンバスと自動化機能を提供するが、ユーザーが画像機能を使用することもできる。視覚的なインターフェースを通じてニューラル ネットワーク モデルを自動的に構築するための使いやすい環境を提供します。モデルは完全に制御可能なビルディング ブロックで構成されており (Lobe は TensorFlow と Keras 上に構築されています)、トレーニングはリアルタイムのインタラクティブ チャートを通じて監視できます。トレーニング済みのモデルは、開発者 API を通じて提供することも、Core ML および TensorFlow ファイルにエクスポートして iOS および Android デバイスで実行することもできます。

5. テンソルフロー

TensorFlow は、機械学習に依存するプロジェクトで使用するために設計されており、オープンソース ソフトウェアを使用して設計されたプラットフォームであるという利点もあります。 TensorFlow は、多数のオンライン リソース、ドキュメント、チュートリアルを活用して、数値計算の形式でデータ フロー グラフのライブラリを提供します。目標は、開発者がさまざまなデバイスでディープラーニング フレームワークを起動できるようにすることです。

6. ディフブルー

DiffBlue は、コード自動化専用の非常に便利かつシンプルなプラットフォームである、珍しい開発者ツールの 1 つです。 DiffBlue には、テストの作成、バグの特定、コードのリファクタリング、弱点の検出と置換など、いくつかの主要な目的があり、これらはすべて自動化によって実行されます。

7. ネオン

Intel と Nervana によって開発された Neon は、Python ベースの ML ライブラリであり、オープンソースです。このツールを使用する開発者は、技術的に高度なアプリケーションとインテリジェント エージェントを活用できます。クラウド環境では、クラウド コンピューティングをサポートし、開発者がディープラーニング テクノロジーを開発、構築、トレーニングできるようにします。

8. オープンNN

C++ プログラミング ライブラリである OpenNN は、ニューラル ネットワークを実装したい経験豊富な開発者を主な対象としています。 ツールは、表、グラフ、その他の視覚的なコンテンツを作成することで、データ入力を説明および簡素化するように設計されています。