2018 年に先導するオープンソース AI プロジェクトはどれでしょうか?

[[219623]]

[51CTO.com クイック翻訳] 最近では、人工知能 (AI) や機械学習に関する誇大宣伝のニュースを避けるのは難しいです。 IDC の 2017 年 9 月の予測によると、認知および AI ソリューションに対する世界の支出は 2017 年に約 120 億米ドルでした。この数字は、2021年までに年平均成長率（CAGR）50.1%で成長し、市場規模は驚異的な576億ドルに達すると予想されています。

フォレスター・リサーチは2018年の予測で、今年は「AIがデータ分析と企業のイノベーションを再構築する」と「AIは企業の20%の意思決定を支援し、リアルタイムのガイダンスを提供する」と予測した。しかし同社は「2018年にはCIOがAIなどの新技術には大変な努力が必要であることに気づくだろう」とも警告した。

多くの組織にとって、この大変な作業の多くは、まず機械学習と AI フレームワークを理解することを必要とします。ガートナーによると、「組織の 59% がまだ AI 戦略を策定するために情報を収集している」とのことです。

この情報収集の多くは、おそらくオープンソース ソリューションを中心に展開されるでしょう。市場の主要な AI ツールの多くはオープンソース ライセンスの下で利用可能であり、最先端の研究開発のほとんどはこれらのオープンソース プロジェクトで行われています。

では、企業の IT マネージャーはどのオープンソース AI ソリューションを調査すべきでしょうか?この記事では、非常に人気が高まっているオープンソースの AI および機械学習ツールのトップ 10 を紹介します。

1. テンソルフロー

Google が開発した TensorFlow は、今日最も広く使用されている機械学習フレームワークの 1 つになりました。このプロジェクトは GitHub ページで 87,700 を超えるスターを獲得しており、42,700 回以上フォークされています。 2017 年の GitHub Octoverse レポートでは、オープンソース AI ツールが、フォーク数ではトップのプロジェクト、貢献者数では 5 番目に大きいプロジェクト、コメント投稿者数では 10 番目に大きいプロジェクトとしてランク付けされました。

TensorFlow はクラウドベースのアプリケーションで特に広く使用されており、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform はすべて TensorFlow をサポートし、互換性のあるサービスを提供しています。プロジェクトのウェブサイトによると、この技術を使用している企業には、Airbnb、Nvidia、Uber、SAP、Dropbox、eBay、Google、Intel、Coca-Cola、Twitterなど多数が含まれている。

関連リンク: https://www.tensorflow.org/

2. サイキットラーン

Scikit-learn は、NumPy、SciPy、matplotlibe という 3 つのオープンソース プロジェクトに基づいています。これは、データ マイニングとデータ分析に重点を置いた Python ベースの機械学習ツールです。分類、再帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理など、多くのアルゴリズムを提供します。ユーザーには、Spotify、Evernote、OKCupid、Change.org など多数が含まれます。これは Google Summer of Code プロジェクトとして始まり、その後の開発はフランス国立情報学オートメーション研究所 (INRIA)、パリ・サクレー・データサイエンスセンター、ニューヨーク大学、テレコム・パリ、コロンビア大学、アルフレッド・P・スローン財団、シドニー大学など、複数の組織から資金提供を受けてきました。 GitHub では、25,300 以上のスターと 12,900 以上のフォークがあります。

関連リンク: http://scikit-learn.org/stable/

3. カフェ

Caffe は、カリフォルニア大学バークレー校で博士号取得を目指していたときにこのプロジェクトを開発した Yangqing Jia 氏の発案によるものです。現在、バークレー人工知能研究センター (BAIR) が日々の開発作業を担当しています。プロジェクトの公式ウェブサイトでは、これは「表現力、速度、モジュール性を念頭に置いて開発されたディープラーニング フレームワーク」であると主張しています。主な特徴としては、表現力豊かなアーキテクチャ、拡張可能なコード、高速パフォーマンス、学術および業界のユーザーからなる大規模なコミュニティなどがあります。 GitHub では、このプロジェクトには 22,600 を超えるスターと 13,800 を超えるフォークがあります。

関連リンク: http://caffe.berkeleyvision.org/

4. Microsoft 認知ツールキット

Microsoft Cognitive Toolkit (旧称 CNTK) は、「人間の脳のように学習するディープラーニング アルゴリズムをトレーニングするための、無料で使いやすいオープン ソースの商用グレードのツールキット」と説明されています。 AIソリューションはマイクロソフト社内で開発され、2016年にオープンソース版がリリースされました。

このツールの主な機能には、Python、C++、BrainScript のサポート、強化学習、生成的敵対的ネットワーク、教師あり学習と教師なし学習、リソースの効率的な使用、NumPy での実行、Microsoft Azure との統合などがあります。 GitHub では 13,700 以上のスターと 3,600 以上のフォークを獲得しています。

関連リンク: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/

5. 予測IO

Apache プロジェクト PredictionIO は、Hadoop、HBase、Spark など、他の多くの Apache ビッグ データ ツールを活用するオープン ソースの機械学習サーバー システムです。企業組織では、ラムダ アーキテクチャを実装するためにこれをよく使用しており、公式 Web サイトでは、Apache Spark、MLlib、HBase、Spray、Elasticsearch を含む機械学習スタック全体の一部としてこれを提供しています。このプロジェクトの目標は、データ サイエンティストと開発者が Web サービスとして展開できる予測エンジンを迅速に作成できるようにすることです。 GitHub ページには、10,900 を超えるスターと 1,777 を超えるブランチが表示されます。

関連リンク: http://predictionio.incubator.apache.org/index.html

6. ディープラーニング

名前が示すように、deeplearn.js はディープラーニング用の JavaScript ライブラリです。ユーザーはブラウザ内でニューラル ネットワークをトレーニングできます。この記事で紹介した他のいくつかのオープンソース AI プロジェクトと同様に、このプロジェクトも Google Brain チームから生まれたものであり、Google は引き続きこのプロジェクトをサポートしています。 Deeplearn.js には、NumPy に似た直接実行モデルと TensorFlow に似た遅延実行モデルという 2 つの独立した API が含まれています。 GitHub では、6,000 を超えるスターと 550 を超えるフォークがあります。

関連リンク: https://deeplearnjs.org/

7. パターン

パターンは、アントワープ大学の計算言語学および心理言語学 (CLiPS) 研究センターによって開発されました。データマイニング、自然言語処理、機械学習、ネットワーク分析、視覚化など、多くの人工知能機能を提供します。これは Python をベースにしており、50 を超える例と 350 を超える単体テストが付属しています。 GitHub ユーザーはこれに 6,000 回以上スターを付け、1,100 回以上フォークしました。

関連リンク: https://www.clips.uantwerpen.be/pages/pattern

8. トゥリ・クリエイト

Turi Create は、専門家でない人でも大量のコードを書かずに独自の機械学習モデルを構築できるように設計されています。これは、推奨エンジン、画像分析ツール、テキスト分類エンジンの作成に適しており、分類、回帰、グラフ分析、クラスタリング、最近傍法、トピック モデルなど、さまざまな側面のアルゴリズムが含まれています。 Apple がこのツールを GitHub でリリースしたのはつい最近 (2017 年 12 月) ですが、すでに大きな注目を集めており、5,700 を超えるスターと 490 を超えるフォークを獲得しています。

関連リンク: https://github.com/apple/turicreate

9. エアロソルブ

Airbnb が開発した Aerosolve は、地理データの処理に特に優れた人工知能ツールです。この製品が有名になった理由は、「人間に優しい」ように設計されているからです。主な機能には、Thrift (Thrift は Apache が開発した多言語コラボレーション プラットフォーム) に基づく機能表現、機能変換言語、デバッグ可能なモデル、Java および Scala のサポート、画像コンテンツ分析コードなどがあります。 GitHub ページには、4,200 を超えるスターと 550 を超えるフォークがあります。

関連リンク: http://airbnb.io/aerosolve/

10. DSSTNE

DSSTNE は Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine の略で、Amazon によって開発されました。このオンラインショッピング大手は、DSSTNEを使用して自社の推奨エンジンを構築しており、このAIツールは他の小売業者やオンラインビジネスから大きな関心を集めています。開発者によれば、これは機械学習のトレーニングデータが不足しているユースケースに特に適しているという。 GitHub では、4000 を超えるスターと 660 を超えるフォークがあります。

関連リンク: https://github.com/amzn/amazon-dsstne

原題: 2018 年のトップ 10 オープンソース AI プロジェクト、著者: Cynthia Harvey

[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]