開発者向け機械学習プラットフォーム 18 選

[[255723]]

機械学習プラットフォームは未来の波ではなく、今起こっていることです。開発者は、自分の能力をいつ、どのように活用するかを知る必要があります。 Filestack などの適切なツールを使用しながら ML 環境で作業すると、開発者は ML のパワーを活用する効率的なアルゴリズムを簡単に作成できるようになります。以下にリストされている機械学習プラットフォームとツール (順不同) は、ML のパワーを日常のタスクにシームレスに統合するためのリソースとして今日役立ちます。

1. 水

H2O は、Python、R、Java プログラミング言語用に H2O.ai によって設計されています。このオープンソース ソフトウェアでは、使い慣れた言語を使用することで、開発者が予測分析と機械学習をさまざまな状況に簡単に適用できるようになります。 H2O は Mac、Windows、Linux オペレーティング システムで利用でき、Apache Hadoop ファイル システムおよびクラウド内のデータ セットを分析するために必要なツールを開発者に提供します。

2. Apache 予測IO

機械学習用のオープンソース サーバーも備えたオープンソース スタックを探している開発者は、あらゆる AI タスクに対応できる予測エンジンを構築する方法として Apache PredictionIO を検討する必要があります。イベント サーバーとプラットフォーム自体に加えて、Apache PredictionIO にはテンプレート ライブラリも含まれています。

3.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、ディープラーニングを中核とし、分散 CPU および GPU で動作するビジネス環境でディープ 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。 Hadoop などのファイル システムを使用し、DIY に興味のある Scala、Clojure、Java プログラマーは、Eclipse Deeplearning4j を気に入るでしょう。このツールはサンフランシスコを拠点とする Skymind のプロジェクトであり、有料サポートとエンタープライズ配布が可能です。

4.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 に統合されました。ネットフレームワーク。これにより、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、機械聴覚（コンピューターオーディオとも呼ばれる）などの機械学習を利用する商用利用のさまざまなアプリケーションを作成できます。幅広いオプションにより、開発者は画像および信号処理、科学計算、サポートライブラリを活用できます。リアルタイムの顔検出や自然学習アルゴリズムなどの強力な機能により、フレームワークの汎用性がさらに高まります。

5. マイクロソフト

マイクロソフトは、2017 年 9 月の Ignite カンファレンスで、開発者が独自の AI モデルを構築できるようにする 3 つの Azure 機械学習ツール (Learning Workbench、Learning Model Management Service、Learning Experimentation Service) を発表しました。 Microsoft はまた、AI をより利用しやすくするために設計された 25 個の開発者ツールのライブラリに、Content Moderator、Custom Speech Service、Bing Voice API という 3 つの新しい AI ツールを追加しました。

6. アイワン

開発者は AI-1 を使用して、ほぼすべてのソフトウェア アプリケーション用のインテリジェント アシスタントを作成できます。ツールのリソース リストには、開発者 API、ドキュメント ライブラリ、データを ML および AI 構造をサポートするルール セットに変換するために使用できるビルド エージェントが含まれています。

7. IBM

IBM の Watson プラットフォームは、ビジネス ユーザーと開発者の両方がさまざまな人工知能ツールを見つけることができる場所です。プラットフォームのユーザーは、スターター キット、サンプル コード、およびオープン API を通じてアクセスできるその他のツールを使用して、仮想エージェント、認知検索エンジン、チャットボットを構築できます。

8. トーチ

Torch は Lua プログラミング言語をベースにしており、スクリプト言語、科学計算フレームワーク、オープンソースの ML ライブラリが含まれています。 Torch はさまざまなアルゴリズムを通じてディープラーニングをサポートしており、DeepMind や Facebook AI 研究グループによって使用されています。

9. プロテジェ

一見すると、Protege は企業に重点を置いているため、他のビジネスにあまり余地がないように思えます。ただし、開発者は、専門家と知識のある初心者の両方に強力なアプリケーション ツールを提供する Protege のオープン ソース ツール スイートを利用できます。どちらの開発者グループも、アプリケーションを変更、作成、共有、アップロードし、サポートコミュニティを活用できます。

10. テンソルフロー

TensorFlow は機械学習に依存するプロジェクト向けに特別に設計されており、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、チュートリアルの助けを借りて、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。このアプローチの目的は、開発者がモバイル デバイス、タブレット、デスクトップなど複数のデバイスにわたって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。

11. ディフブルー

DiffBlue は、コード自動化のための非常に便利でありながら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現されます。

12. ネオン

Neon は Intel と Nervana の共同開発によるものです。オープンソースの Python ベースの ML ライブラリです。このツールを活用する開発者は、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。 Neon はクラウド上に存在し、開発者がディープラーニング テクノロジーを起動、構築、トレーニングできるようにします。

13. Apache Spark MLlib

メモリ内データ処理を含むフレームワークとして、Apache Spark MLlib は、クラスタリング、協調フィルタリング、分類、回帰に重点を置いたアルゴリズムのデータベースを提供します。開発者は、多くのマシンとそのディープラーニング ネットワークで使用できるプログラミング ツールを含むオープン ソース フレームワークである Singa を見つけることもできます。

14. オープンNN

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対象とした C++ プログラミング ライブラリです。 OpenNN には、表、グラフ、その他の視覚化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たツールである Neural Designer が含まれています。 OpenNN はユーザーに広範なチュートリアルとドキュメントのライブラリを提供していますが、主に AI に関する豊富な経験を持つ開発者を対象としています。

15. アマゾン ウェブ サービス

開発者は、Amazon Lex、Amazon Rekognition Image、Amazon Polly など、Amazon Web Services (AWS) から利用できる多くの AI ツールキットを活用できます。開発者は各ツールをさまざまな方法で使用して ML ツールを作成します。たとえば、Amazon Polly は AI を使用して、音声をテキストに変換するプロセスを自動化します。 Amazon Lex は、同ブランドがパーソナルアシスタント Alexa とともに使用するチャットボットの基盤を形成します。

16. マハウト

スケーラビリティのために ML に依存するアプリケーションを作成する必要がある開発者には、Mahout が利用可能です。チュートリアルなどのリソースに加えて、Mahout は、Apache Flink、Apache Spark、H2O で使用できる事前に設計されたアルゴリズムを使用する機能をジュニア開発者に提供します。

17. ヴェレス

Veles は C++ で記述され、ノード調整に Python を使用しているため、Samsung の ML 分野への貢献です。データ分析にすぐに使用でき、トレーニング済みのモデルで構成された API をすでに必要としている開発者は、Veles に価値を見出すでしょう。

18. カフェ

Caffe は、開発者コミュニティと共同で Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) によって開発されました。これは、開発者に自動化された画像ベースの検査ツールを提供するように設計されています。 Caffe は、Pinterest や Facebook など、世界最大級のブランドで使用されています。

これらの機械学習プラットフォームを使い始めましょう

キャリアを始めたばかりの開発者も、専門家の開発者も、上記のリストに沿って作業を進めていくと、貴重なリソースの宝庫が見つかります。特定のプログラミング言語に依存するものもあれば、クラウドを含むさまざまなインスタンスで使用できるものもあります。ソフトウェアとクラウドベースの製品の両方により、開発者はそれぞれの長所を活用できます。