AI 開発企業向けのトップ機械学習フレームワーク (2020 年版)

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[51CTO.com クイック翻訳] 実際、人工知能技術は私たちの生活を日々シンプルにしています。考えてみれば、今ではあらゆる部品やコンポーネントに何らかの機械学習ツールが取り付けられており、基本的に使用に人間の介入は必要ありません。

人工知能技術は私たちの生活のあらゆる側面を変えており、機械学習もより速いペースで発展しており、人工知能開発企業の革新もそれに追いついています。

2020 年に使用すべき最高の機械学習フレームワーク

さまざまな機械学習フレームワークの数の急増は、アプリケーション ソフトウェア AI 開発者の採用に対する業界全体の大きな需要の証です。

ここでは、すべての AI 開発会社が知っておくべき、最高の機械学習フレームワークをいくつか紹介します。

1. ケラス

オープンソース ソフトウェア ライブラリ Keras は、ディープラーニング モデルの作成を簡素化するために 2015 年に開発されました。 Python で記述されたこのソフトウェア フレームワークは、TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit などの他の AI テクノロジへの展開に適しています。

Keras は、モジュール性と容易な拡張性によりユーザーを魅了し、より優れたモバイル アプリケーション ソフトウェア開発ソリューションを提供します。このフレームワークは、AI テスト ツールとしての機械学習ライブラリのニーズに適しており、迅速なプロトタイピングを可能にし、再帰型ネットワークと畳み込み型ネットワークの両方をサポートします。

Keras は、グラフィックス プロセッシング ユニットと中央処理装置で実行される優れた機械学習ライブラリでもあります。 Keras は、繰り返しレイヤー、畳み込み、およびその両方の組み合わせをサポートします。

2. テンソルフロー

TensorFlow は 2015 年にリリースされたオープンソースの機械学習フレームワークです。 TensorFlow は複数のプラットフォームと互換性があり、簡単に使用および展開できます。このフレームワークは、機械学習タスクを処理するために AI 開発者が最も広く使用しているフレームワークです。

これは、研究作業と生産タスクを強化するために Google によって開発されました。 Tensorflow は、Dropbox、Intel、Twitter、Uber などの有名企業で広く使用されています。このフレームワークは、C++、Haskell、Go、Rust、Python、JavaScript などの複数の言語をサポートしています。

また、広く使用されている他のプログラミング言語用のサードパーティ パッケージもサポートしています。すべての AI 開発者は、このフレームワークを FlowGaphs と組み合わせて使用​​して、ニューラル ネットワークやその他の計算モデルを開発できます。

3. Microsoft 認知ツールキット

Microsoft Cognitive Toolkit は、機械学習プロジェクトに新しい機能を提供する 2016 年にリリースされた AI フレームワーク ソリューションです。これは、人間の脳のような機能のためのディープラーニングアルゴリズムをトレーニングできるオープンソースソリューションです。言い換えれば、完璧に、そして問題なく動作します。

多くの機能があり、その一部には人工知能技術の導入に重点を置いた、高度に最適化された豊富なコンポーネントが含まれています。これらのコンポーネントは C++、Python、または BrainScript からのデータを処理できるため、開発者はリソースを効率的に使用し、Microsoft Azure と簡単に統合し、NumPy と相互運用できます。

4. アパッチマハウト

Apache Mahout は、線形代数を広範に活用する機械学習フレームワークです。 Scala DSL も使用します。このフレームワークは、ほとんどの最新の AI 問題に同様に適用できます。

5. アコード.NET

別の機械学習フレームワークである Accord.NET は 2010 年にリリースされました。 C# のみで記述されています。人気のフレームワークとして、多数のライブラリが含まれており、統計データ処理、画像処理、人工ニューラル ネットワークなど、さまざまなアプリケーションを簡単に構築できます。

6. テアノ

これは、2007 年にリリースされたもう 1 つの有名なオープン ソース Python 機械学習フレームワークです。よく知られているライブラリの 1 つとしてベンチマークとしてみなされており、ディープラーニングの分野における数多くの進歩に革命をもたらしました。

これにより、ユーザーは多数の機械学習モバイル アプリ ソフトウェア開発ソリューション モデルを簡単に構築できるようになります。 Theano は、数式の解釈、最適化、評価のプロセスを簡素化するのに役立ちます。さらに、GPU 向けに最適化されており、効率的な記号微分化も提供します。

7. サイキットラーン

これは機械学習専用に開発されたオープンソースライブラリです。それは2007年に発売されました。 Scikit-learn は、Matplotlib、SciPy、NumPy などのオープンソース プロジェクト向けに設計されています。データ分析とデータマイニングに重点を置いています。

考慮しなければならない点は、Python で記述されていることです。多数の機械学習モデルが含まれています。これらのモデルには、クラスタリング、回帰、分類、次元削減が含まれます。

8. Amazon 機械学習

AWS には、世界中の何千もの企業で使用されている広範な機械学習フレームワークのセットがあります。このプラットフォームは主要な AI フレームワークと連携し、すぐに使用できる人工知能ソリューションを提供することで知られています。

9. トーチ

これは現在利用可能な優先オプションの 1 つです。 2002 年にリリースされた Torch は、ディープラーニング用の多数のアルゴリズムを提供する機械学習ライブラリです。機械学習プロジェクトに取り組む際の速度と柔軟性が最適化されています。

Torch は、特殊なプロセス間の望ましくない複雑さを軽減することで、効率的なサポートを提供できます。 AI 開発者向けのスクリプト言語である Lua と、その基盤となる C 実装が付属しています。さらに、N 次元配列、線形代数ルーチン、Android および iOS プラットフォーム向けの効率的な GPU サポートなどの豊富な機能が統合されています。

10. カフェ

現在のオープンソースAIの発展により、関連分野での着実な研究開発が促進されています。 2017 年にリリースされた Caffe は、速度、モジュール性、表現力に重点を置いた AI 開発企業を対象とした軽量の機械学習フレームワークです。 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding (Caffe) は Python インターフェイスを導入し、C++ で記述されています。

Caffe は理想的なフレームワークであるだけでなく、多くの価値ある機能も備えています。これには、積極的な開発を促進する広範なコード、開発を促進する活気のあるコミュニティ、イノベーションを刺激する表現力豊かなアーキテクチャ、業界での展開を加速する高速パフォーマンスが含まれます。

元のタイトル: AI 開発会社向けのトップ機械学習フレームワーク [2020]

[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]