ウェブ開発のための機械学習フレームワークトップ 5

この記事では、TensorFlow や Caffe など、Web 開発用の主要な機械学習フレームワークについて説明します。

機械学習は現在、ソフトウェア開発における最もホットなトレンドの 1 つです。多くのアナリストは、機械学習が Web やモバイル アプリケーションを含むさまざまなプログラムの Web 開発プロセスに革命をもたらすと考えています。

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次の点は、機械学習が Web 開発に与える強力な影響を明確に示しています。

• 従来のデータマイニングに代わる優れた方法
• セキュリティ上の脅威を排除
• 機械学習 API のインベントリ
• 製品の発見を加速
• カスタマイズされたコンテンツと情報を作成する
• 顧客行動を理解する

機械学習では、明示的にプログラムしなくてもコンピューターが学習できるようにするアルゴリズムを使用します。分析モデルを自動的に作成する最適なデータ分析手法です。これが、機械学習フレームワークが Web 開発において重要な役割を果たす理由です。

この記事では、Web 開発用の主要な機械学習フレームワークのいくつかについて説明します。リストは次のとおりです。

機械学習フレームワークのトップ 5

1. Microsoft 認知ツールキット

言語: Python および C++

これは、人間の脳のように学習するアルゴリズムをトレーニングするための Microsoft のオープンソース ディープラーニング ツールキットです。このツールを使用すると、畳み込みニューラル ネットワーク、フィードフォワード DNN、再帰型ニューラル ネットワークなどのさまざまな機械学習モデルを使用できます。

当然のことながら、このツールはニューラル ネットワークを使用して大規模で非構造化データセットを探索するように設計されています。トレーニング時間が短く、アーキテクチャが使いやすいため、高度なカスタマイズが可能で、独自のパラメータ、ネットワーク、アルゴリズムを選択できます。特に、マルチマシンとマルチ GPU バックエンドのサポートにより、多くの競合製品を簡単に上回ることができます。

クリックして試す: https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-your-machine

2. テンソルフロー

言語: Python、Java、Go

これは、Java 開発用の最も人気のある機械学習フレームワークの 1 つです。これは、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースライブラリです。 TensorFlow が GitHub 上で最もフォークされた機械学習プロジェクトであり、納税者の​​参加者が最も多いプロジェクトであることは間違いありません。

TensorFlow の柔軟なアーキテクチャにより、デスクトップ コンピューター、サーバー、モバイル フォンなど、ユーザーは単一の API を使用して 1 つ以上の GPU または CPU 上で計算を簡単に実装できます。

グラフ内のノードは数学的な演算を表し、グラフのエッジはそれらの間で渡される多次元データ セット (テンソル) を表します。

こちらからお試しください: https://www.tensorflow.org

3. アパッチマハウト

言語: Java および Scala

これは Apache が提供するもう 1 つの最も人気のあるオープン ソース製品であり、主に統計学者、データ サイエンティスト、数学者を対象としており、彼らがアルゴリズムを迅速に実行できるようにします。さらに、スケーラブルなパフォーマンスを備えた機械学習アプリケーションを作成するための分散線形代数フレームワークです。 Mahout は、共同グループ化、フィルタリング、分類に重点を置いています。

さらに、ビッグデータ プラットフォーム上で実際に実行されるインタラクティブな環境で独自の数学計算を開発し、まったく同じコードをアプリケーションに移動して実装することもできます。

Mahout Samsara は、運用中のアプリケーションにリンクするためのインタラクティブ シェルとライブラリとともに実行および分散される分散線形代数および統計エンジンも提供します。通常は、map/reduce パラダイムを使用して Apache Hadoop プラットフォームの上に登りますが、これによって Hadoop に基づく他の実装への貢献が制限されるわけではありません。

こちらからお試しください: https://github.com/apache/mahout

4. カフェ

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言語: C++ および Python

これは、特にその速度、表現力、モジュール性を重視して Java で開発されたディープラーニング フレームワークです。これはバークレー AI 研究チームによって開発されました。表現力豊かなアーキテクチャは、パーソナライズされたアプリケーションとイノベーションを促進します。

さらに、構成オプションを使用すると、ユーザーは単一のインジケーターを構成するだけで GPU と CPU を切り替えることができます。 Caffe の拡張可能なコードは初期の成長を後押しし、Caffe をもう 1 つの非常に成功した GitHub 機械学習プロジェクトにしました。

Caffe のスピードは、研究機関や産業実装にとって価値のあるものとなります。畳み込みニューラル ネットワークを使用した画像分類/コンピューター ビジョン用に開発されました。また、実装にコーディングを必要としない事前トレーニング済みモデルのセットである Model Zoo も提供します。

いずれにせよ、Caffe はアプリケーションの構築に最適であり、人工視覚以外の用途に特別に設計されているわけではないことに注意してください。

ぜひお試しください: http://caffe.berkeleyvision.org

5. アパッチ・シンガ

言語: C++、Python、Java

Apache Singa は、ビッグ データ分析のためのスケーラブルで柔軟なディープラーニング プラットフォームです。これはシンガポール国立大学のチームによって開発されました。この機械学習フレームワークは、大量のデータに対するスケーラブルな分散トレーニングのための柔軟なアーキテクチャを提供します。

さまざまなハードウェア上で実行できるようにスケーラブルです。主な用途は自然言語処理 (NLP) と画像認識です。

現在は Apache インキュベーター プロジェクトであり、ノードのクラスター全体で動作するシンプルなプログラミング モデルを提供します。ディープ分散学習では、トレーニング中にモデルの共有と並列化が使用されます。

ただし、Singa はロジスティック回帰などの従来の機械学習モデルをサポートしています。

ここで試してみてください:

Docker (https://hub.docker.com/r/nusdbsystem/singa/) または AWS (https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01NAUAWZW)

結論は

ここまで、Java 開発向けのトップクラスの機械学習フレームワークをいくつか見てきました。実際、Web 開発に機械学習を使用すると、IT の世界に革命が起こるでしょう。ただし、Keras、Theano、TensorFlow などのさまざまな一般的な機械学習フレームワークとライブラリや、Microsoft Azure Studio、sci-kit learn、Veles、Chainer、Neon などの小規模なプロジェクトは、Python で記述されているか、主に Python でサポートされています。

これらの機械学習フレームワークのいずれかを使用して次のプロジェクトを開発したい場合は、今が始めるタイミングです。信頼できる Web 開発会社から熟練した ML Web 開発者を雇うこともできます。