すべての AI エンジニアが知っておくべき AI ツールとフレームワークのトップ 10

競争で優位に立つために、このブログでは、TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learn、Apache Spark など、すべての AI エンジニアが知っておくべき 2023 年の最高の AI ツールをリストしました。 2023 年に最高の AI エンジニア認定を取得して、AI キャリアを次のレベルに引き上げる準備をしましょう。

人工知能 (AI) は業界全体に変革をもたらす力となり、革新的なソリューションを実現し、技術の進歩を推進しています。

認定 AI エンジニアとして、生産性を高め、開発プロセスを合理化し、効率的な AI ソリューションを提供するために、最新のツールとフレームワークを常に把握しておくことが不可欠です。

このブログでは、急速に進化するAI分野で先頭に立つために、すべてのAIエンジニアが知っておくべき2023年の最高のAIツール[1]について説明します。

1. テンソルフロー

Google が開発した TensorFlow は、機械学習とディープラーニングで広く使用されているオープンソース フレームワークです。柔軟なアーキテクチャにより、AI エンジニアは単純なものから複雑なものまで、さまざまな AI モデルを構築および展開できます。

TensorFlowは、ニューラルネットワークを幅広くサポートし、高性能コンピューティングを実現するため、画像認識、自然言語処理、音声認識などのタスクに最適であり、AIエンジニアリングスキルセット[2]の一部にもなります。

2. パイトーチ

Facebook AI Research チームが支援する PyTorch は、もう 1 つの人気のあるオープン ソースのディープラーニング フレームワークです。 PyTorch はシンプルさと柔軟性で知られており、モデルのデバッグや実験を容易にする動的な計算グラフを提供します。

自然言語処理、コンピューター ビジョン、強化学習などのタスクに優れたサポートを提供します。 PyTorch のユーザーフレンドリーなインターフェースと活発なコミュニティにより、多くの AI エンジニアにとって第一の選択肢となっています。

3. サイエンスキットラーン

Sci-kit-learn は、2023 年に最も強力な AI ツールの 1 つです。データの前処理、モデルの選択、評価、および展開のための完全なツールセットを提供します。

sci-kit-learnを使用すると、AIエンジニアは分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機械学習アルゴリズム[3]を迅速にプロトタイプ化して実装できます。このライブラリはシンプルでドキュメントも充実しており、初心者と経験豊富な AI 実践者の両方にとって貴重なリソースとなります。

4. ケラス

Keras は、Python で書かれた高レベルのニューラル ネットワーク API です。ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、TensorFlow や Theano などの低レベルフレームワークの複雑さを抽象化します。 Keras を使用すると、認定 AI エンジニアはディープラーニング モデルを簡単に構築して実験できます。

Keras は直感的な設計と事前トレーニング済みモデルの広範なライブラリを備えており、開発プロセスを加速し、AI アプリケーションの迅速なプロトタイピングを容易にします。

5. Apache Spark

AI のキャリアの中で、Apache Spark についてよく耳にしたことがあるはずです。これは、スケーラブルな機械学習用のライブラリである MLlib を含む、ビッグデータを処理するための強力なフレームワークです。分散コンピューティング機能を提供し、データの取り込み、変換、モデルのトレーニングなどのさまざまなデータ処理タスクをサポートします。

AI エンジニアは Spark の分散コンピューティング機能を活用して大規模なデータセットを処理し、高度な分析を実行できるため、ビッグデータ処理を必要とする AI プロジェクトには欠かせないツールとなります。

6. Microsoft コグニティブ ツールキット (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK とも呼ばれる) は、Microsoft Research によって開発されたディープラーニング フレームワークです。複数の GPU とマシンにわたるディープ ニューラル ネットワークのトレーニングに優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

CNTK は、畳み込みネットワーク、再帰型ネットワーク、深層強化学習など、さまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャをサポートする柔軟なプログラミング モデルを提供します。 CNTK はスケーラビリティと効率性を重視しており、研究レベルと生産レベルの両方の AI アプリケーションに適しています。

7. テアノ

Theano は、数値計算と機械学習に広く使用されている Python ライブラリです。これにより、AI エンジニアは数式を効率的に定義、最適化、評価できるようになります。

Theano のシンボリック コンピューティング機能により、ディープラーニング モデルの構築とトレーニングによく使用されます。開発は積極的に維持されなくなりましたが、多くの既存プロジェクトは依然として Theano に依存しており、AI エンジニアのツールキットにおける貴重なツールであり続けています。

8. H2O.ai

H2O.ai は、データ分析、モデリング、展開のための幅広いツールとライブラリを提供するオープンソースの機械学習および人工知能プラットフォームです。ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、複数のプログラミング言語をサポートし、TensorFlow や sci-kit-learn などの一般的なフレームワークと統合します。

H2O.ai の AutoML 機能は機械学習パイプラインを自動化し、AI エンジニアがさまざまなアルゴリズムやハイパーパラメータを簡単に実験できるようにします。

9. IBMワトソン

IBM Watson は、AI アプリケーションの構築、展開、管理のための一連のツールとサービスを提供する包括的な AI プラットフォームです。事前に構築されたモデル、自然言語処理機能、視覚認識 API が提供されるため、AI エンジニアは機械学習アルゴリズムに関する広範な専門知識を必要とせずに AI テクノロジーを活用できます。

IBM Watson のクラウドベースのインフラストラクチャと広範なエコシステムは、AI アプリケーションを開発するための強力なリソースとなります。

10. OpenAIジム

OpenAI Gym は、強化学習アルゴリズムの開発と比較に使用できる人気のオープン ソース ツールキットです。強化学習エージェントの開発と評価を容易にするために、幅広いシミュレートされた環境とベンチマーク タスクを提供します。

OpenAI Gym の標準化されたインターフェースと広範な環境コレクションは、強化学習アルゴリズムの調査と実装を目指す AI エンジニアにとって貴重なリソースとなります。

要約する

認定 AI エンジニアとして、競争力を維持し、効率的な AI ソリューションを提供するには、2023 年の最高の AI ツールとフレームワークを知ることが不可欠です。

前述の AI ツールとフレームワークの機能を活用することで、AI エンジニアは開発プロセスを合理化し、強力なモデルを構築し、さまざまな分野で AI の可能性を最大限に引き出すことができます。

元記事: https://medium.com/@jennifer.wales22/top-10-ai-tools-frameworks-that-every-ai-engineer-should-be-aware-of-526d963cec82

参考リンク

[1] 2023年に最も人気のある15のAIツール：https://www.usaii.org/ai-insights/the-15-most-popular-ai-tools-in-2023

[2] TensorFlowもAIエンジニアリングスキルの一部となるはずです: https://www.usaii.org/artificial-intelligence-certifications/certified-artificial-intelligence-engineer

[3] 機械学習アルゴリズム: https://www.usaii.org/ai-insights/machine-learning-algorithms-for-beginners-with-popular-python-codes