専門家が最もよく使う機械学習ツール 15 選

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機械学習は素晴らしい技術ですが、その可能性を実現するための鍵は、それを正しく使用することです。機械学習ツールに精通していると、データの処理、モデルのトレーニング、新しい方法の発見、独自のアルゴリズムの作成に役立ちます。

今日では、多数の機械学習ツール、プラットフォーム、ソフトウェアが登場しています。実際に、深く掘り下げるには 1 つだけ選択する必要があります。驚くほど多くのツールがあります。この記事では、専門家が最もよく使用する機械学習ツール 15 個を紹介します。専門家と同じツールを入手してみませんか?

アコード

Accord.net は、画像とオーディオ パッケージを備えた計算機械学習フレームワークです。このようなパッケージは、モデルのトレーニングや、オーディション、コンピューター ビジョンなどのインタラクティブ アプリケーションの作成に役立ちます。ツール名に .net が含まれていることから、このフレームワークの基本ライブラリは C# 言語です。

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Accord ライブラリは、オーディオ ファイルのテストと処理に非常に役立ちます。

ラピッドマイナー

RapidMiner は、プログラマー以外のユーザー向けに優れたインターフェースを備えたデータ サイエンス プラットフォームです。 RapidMiner はプラットフォームに依存せず、クロスプラットフォームのオペレーティング システムで動作します。

このツールを使用すると、独自のデータを使用して独自のモデルをテストできます。

さらに、RapidMiner のインターフェースも非常にユーザーフレンドリーです。ユーザーはドラッグアンドドロップするだけです。これは、非プログラマーにとって非常に使いやすい主な理由でもあります。

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サイキットラーン

Scikit-Learn はオープンソースの機械学習パッケージです。回帰、クラスタリング、分類、次元削減、前処理に使用できる多目的統合プラットフォームです。 Scikit-Learn は、NumPy、Matplotlib、SciPy という 3 つの主要な Python ライブラリ上に構築されています。これ以外にも、テストやモデルのトレーニングにも役立ちます。

テンソルフロー

TensorFlow は、大規模な数値機械学習のためのオープンソース フレームワークです。機械学習とニューラルネットワークのモデルを集めたものです。Python の良き友人でもあります。CPU と GPU の両方で実行できることが最大の特徴です。

TensorFlow は、自然言語処理や画像分類によく使用されます。

ウェカ

Weka もオープンソース ソフトウェアであり、ユーザーはグラフィカル ユーザー インターフェイスを通じて Weka にアクセスできます。このソフトウェアは非常にユーザーフレンドリーで、研究や教育によく使用されます。さらに、Weka を使用すると、ユーザーは R、Scikit-Learn などの他の機械学習ツールにアクセスすることもできます。

クニメ

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Knime は、グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) に基づくオープン ソースの機械学習ツールです。プログラミングの知識がなくても、Knime が提供するツールを活用できます。 Knime は通常、データ操作、データマイニングなどのデータ関連の目的で使用されます。

Knime は、さまざまなワークフローを作成して実行することでデータを処理します。リポジトリにはさまざまなノードが付属しています。これらのノードを Knime ポータルに取り込むと、ノード ワークフローを作成して実行できます。

ピトーチ

Pytorch は、高速かつ柔軟性に優れたディープラーニング フレームワークです。これは、Pytorch が GPU を非常にうまく制御できるためです。これは、ディープ ニューラル ネットワークの構築やテンソル計算など、機械学習の最も重要な側面に使用されるため、機械学習にとって最も重要なツールの 1 つです。

Pytorch は完全に Python に基づいています。それ以外にも、NumPy の代替ツールとして最適です。

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML の目標は、誰もが人工知能を利用できるようにすることです。 Google Cloud AutoML は、テキスト認識、音声認識などのさまざまなサービスを作成するための事前トレーニング済みモデルをユーザーに提供します。

Google Cloud AutoML は企業の間で非常に人気があります。同社は業界のさまざまな分野に人工知能を応用したいと考えているが、市場に成熟したAI人材が不足しているため、企業への応用は困難に直面している。

ジュピターノートブック

Jupyter ノートブックは、最も広く使用されている機械学習ツールの 1 つです。非常に高速な処理ツールであり、効率的なプラットフォームです。 Julia、R、Python の 3 つの言語をサポートしています。

Jupyter という名前も、これら 3 つのプログラミング言語を組み合わせたものです。 Jupyter Notebook を使用すると、ユーザーはノートブックの形式で動的コードを保存および共有することができ、WinPythonNavigator や AnacondNavigator などの GUI からもアクセスできます。

Azure 機械学習スタジオ

Azure Machine Learning Studio は、Google の Cloud AutoML と同様に、Microsoft によってリリースされており、ユーザーに機械学習サービスを提供する Microsoft の製品です。

Azure Machine Learning Studio は、モジュールとデータセットを接続する非常に簡単な方法です。 Azure は、ユーザーに AI 機能を提供することも目指しています。 TensorFlow と同様に、CPU と GPU でも実行できます。

オレンジ3

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Orange3 はデータ マイニング ソフトウェアであり、Orange ソフトウェアの最新バージョンです。 Orange3 は、前処理、データの視覚化、その他のデータ関連の作業を支援します。ユーザーは AnacondaNavigator を通じて Orange3 にアクセスできます。これは Python プログラミングに非常に役立ちます。さらに、優れたユーザー インターフェイスとしても機能します。

MLLIB

Mahout と同様に、MLLIB も Apache Spark の製品です。回帰、特徴抽出、分類、フィルタリングなどに使用されます。これは一般に Spark MLLIB とも呼ばれ、非常に優れた速度と効率を備えています。

IBMワトソン

IBM Watson は、自然言語処理に基づく人間とコンピュータの対話型質問応答システムである Watson を使用する、IBM が提供する Web インターフェイスです。 Watsonは自動学習や情報抽出などさまざまな分野に応用されています。

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IBM Watson は、ユーザーに人間のような体験を提供することを目的として、研究やテストによく使用されます。

アパッチマハウト

Apache がリリースした Hadoop ベースのオープンソース プラットフォームである Mahout は、機械学習やデータ マイニングによく使用され、回帰、分類、クラスタリングなどの手法を実現します。また、ベクトルなどの数学ベースの関数も利用します。

パイラーン2

Pylearn2 は Theano 上に構築された機械学習ライブラリであり、多くの類似した機能を備えています。数学的な計算も実行できます。 Pylearn2 は CPU と GPU でも実行できます。 Pylearn2 に入る前に、ユーザーは Theano に精通している必要があることに注意してください。

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この記事では、最も人気があり、広く使用されている機械学習ツールをいくつか紹介します。これらのツールはすべて、さまざまなプログラミング言語で実行されます。これらのツールには、Python で実行されるものもあれば、C++ で実行されるもの、Java で実行されるものもあります。

自分に合ったものを選んで試してみてください。見ずにただコードを書くのは良い習慣ではありません。