初心者からプロまでが使用する機械学習ソフトウェア トップ 10

この記事では、機械学習に最適なソフトウェアについて説明します。これらのソフトウェアは、ML コードを実行するのに最適です。業界には無数のソフトウェアとツールが存在します。学習者や技術専門家の間で人気のあるものを探します。機械学習ソフトウェアとツールに関するすべての情報が提供されます。

機械学習ソフトウェア

機械学習ソフトウェアのトップ 10 は次のとおりです。

• アパッチマハウト
• テンソルフロー
• アパッチ・シンガ
• Amazon 機械学習 (AML)
• アコード.NET
• 将軍
• Google Cloud ML エンジン
• パイトーチ
• ケラス
• H2O.ai

それでは、それぞれの機械学習ソフトウェアについて詳しく説明しましょう。

1. テンソルフロー

Tensorflow は、機械学習用の無料のオープンソース ツールです。これは、ユーザーが ML アルゴリズムまたはモデルを作成して実行できるようにするクラウドベースのプラットフォームです。基本的に、Tensorflow は Google の製品です。また、大規模な ML モデルの構築に役立つ計算フレームワークでもあります。フレームワーク内でアプリケーションを作成するために、フロントエンド API として Python を使用します。これらのアプリケーションは、高レベルの C++ で実装されています。

画像認識、手書き文字分類、リカレントニューラルネットワークなどに使用されます。 Tensorflow は CPU と GPU の両方でスムーズに実行できます。長いコーディング時間を防ぐための優れたライブラリを提供します。

2. アパッチマハウト

Mahout は、バックグラウンドで Hadoop を使用するデータ マイニング フレームワークです。 Hadoop を使用して大量のデータを処理および管理できます。 Mahout は Apache のフレームワークです。主に、複雑な計算を実行するのに役立つ行列ライブラリとベクトルライブラリが含まれています。

拡張可能な Scala DSL を提供することで、ディープラーニングの計算を実行します。 Apache Mahout は分散線形代数フレームワークも提供します。 Apache Mahout を使用している有名企業は数多くあります。 Mahout を使用して Twitter でユーザーの興味を選択します。これは、世界中の機械学習プロジェクトで最も広く使用されている機械学習ソフトウェアの 1 つです。 Apache Mahout はビッグデータを有用な情報に変換します。これは、ビジネス能力を向上させるための迅速かつ効果的な方法です。

3. アパッチ・シンガ

Apache Singa はシンガポール国立大学によって開発されました。 Apache Singa は ML ライブラリであり、Apache プロジェクトです。これは、マシンのクラスター上で大規模な ML モデルをトレーニングするために作成されました。この機械学習ソフトウェアは、ニューラル言語処理や画像認識に広く使用されています。ハードウェア デバイス上で実行する場合、デバイスの抽象化を提供します。モデルのトレーニングに非常に柔軟なアーキテクチャを提供します。

Singa-liteやSinga-easyなどのアドオンアイテムも多数あります。 Singa-lite は 5G デバイスでのディープラーニングを可能にします。 Singa-easy は、AI の知識が乏しいドメイン エキスパートでも AI をより簡単に利用できるようにすることを目的としています。

特別なツールが含まれています。データとファイルに対して読み取り、書き込み、エンコード、デコード操作を実行できます。次の 3 つのコンポーネントで構成されます。

• IO
• コア
• モデル

4. AML (Amazon 機械学習)

AML は Amazon のクラウドベースのプラットフォームです。さまざまなウィザードと視覚化ツールを提供します。 Amazon Machine Learning は予測に広く使用されています。これにより、ユーザーは MySQL、Amazon Redshift などからデータを作成して使用できるようになります。 Amazon SageMaker は Amazon が提供するサービスです。さらに、Amazon はデータのセキュリティとストレージも提供します。 Amazon Glacier S3 は、ストレージスペースと優れた耐久性を提供します。 Amazon Redshift は、非常に高速な分析を提供するために使用されます。

Amazon ML サービスでは学習ツールも提供されます。そのうちの 2 つは DeepRacer と DeepLens です。 DeepRacer は強化学習を実際に学ぶのに役立ちます。 DeepLens はディープラーニング用のビデオカメラです。あらゆる規模で ML モデルを作成、トレーニング、デプロイするために使用できます。 AML は通常、次の 3 つのモデルをサポートします。

• 多段階分類
• バイナリ分類
• 戻る

5. アコード.NET

Accord.NET は、.NET 機械学習フレームワークです。これは AForge.NET の拡張機能です。 C# で記述された画像およびオーディオ処理用のライブラリを提供します。 Accord.Net は、画像のステッチ、パノラマ画像の作成などに使用できます。

特徴抽出を通じて 2 つの画像を融合できます。この機械学習ソフトウェアを操作するには熟練した技術者が必要です。 Windows、Xamarin、Unity3D などのプラットフォームで実行できます。

6. 将軍

Shogun は、ML の問題に優れたライブラリとアルゴリズムを提供する優れたプラットフォームです。 C++言語で書かれています。 Shogun は、R、Python、JAVA、Ruby などのインターフェースを提供する機械学習ソフトウェアですが、プロの技術者の間ではあまり人気がありません。簡単に管理できるアルゴリズムの API を提供します。この機械学習ソフトウェアは、LibLinear、SVMLight などの他のライブラリを接続するのにも役立ちます。その主な目的は回帰と分類です。 Shogun は大量のデータを処理できます。

7. Google Cloud MLエンジン

Google Cloud ML Engine は、複雑なアルゴリズムとビッグデータの処理を支援するプラットフォームです。 Google は、ML アプリケーション開発者とデータ サイエンティストがモデルをトレーニングおよび実行するためのクラウドベースのプラットフォームを提供しています。企業やビジネスでは、一般的に顧客からのメールに迅速に対応するためにこのソフトウェアを使用しています。この機械学習ソフトウェアは、複雑なモデルのトレーニングに役立ちます。また、ML プロジェクトに適したユーザー インターフェースを提供する GCP コンソールを使用することもできます。

Google Cloud ML Engine は、ディープラーニングと ML で使用されるほぼすべてのツールをサポートしています。したがって、学生と技術専門家の両方にとって非常に役立ちます。

8. パイトーチ

Pytorch は Facebook が開発したプラットフォームです。ディープラーニングとニューラル ネットワーク用の優れたフレームワークを提供します。これは、独自の研究プロトタイプの構築、テスト、実行に非常に役立ちます。PyTorch は分散トレーニングも容易にするため、並列作業が可能です。Pytorch は一度に複数の GPU にアクセスできるため、短時間で大量の入力を取得できます。

PyTorch の例は数多くありますが、最も有名なのは完全に PyTorch 上に構築された Uber の確率的プログラミング言語です。その他の例としては、時系列予測子、画像分類子などがありますが、最も優れている点は、動的計算グラフも提供されることです。つまり、ニューラル ネットワーク モデルに必要なメモリの量がわかり、コードで使用できるライブラリも提供されます。 PyTorch は NumPy のような数学演算を実行できます。

9. ケラス

Keras はオープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリです。 Python で書かれており、TensorFlow、CNTK、Theano などの他の高レベル ソフトウェア上で実行できます。この機械学習ソフトウェアは、さまざまなモデルやアルゴリズムをすばやく試すのに役立ちます。また、CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) とリカレント ネットワークもサポートしています。Keras モデルは、主にシーケンシャル モデルと機能 API に基づいています。これがニューラル ネットワーク作成の未来であると考えられています。Keras を使用すると、同じコードを異なるバックエンドで実行できます。これが Keras が愛される理由です。

Keras は人間向けに設計された API であり、ユーザー エクスペリエンスから学習します。Keras は、計算グラフ、テンソルなどの基盤となるすべての API をバックエンドで処理します。高レベル API は、モデルの作成方法を処理し、レイヤーを定義し、さまざまな I/O モデルを設定します。 Keras の中心的な役割は、物事をシンプルにしながら、ユーザーに完全な制御権を与えることです。

10. H2O.ai

H2O.ai は、ML を誰にとっても簡単にすることを目標とする企業です。H2O、スパークリング ウォーター、Deepwater、蒸気、無人 AI など、さまざまな ML 製品を提供しています。H2O では、ユーザーが Python、R、その他のツールを切り替えて、プロジェクトに最適なツールを使用できます。 H2O は、flow と呼ばれるフロントエンド ツールも提供しています。 Flow は、データ セットを処理して、それを使用してさまざまな操作を行うのに役立ちます。 H2O には、H2O-3 や H2O4GPU などのプラットフォームとバージョンがあります。畳み込みニューラル ネットワークと再帰型ネットワークのサポートを提供します。

要約する

この記事では、機械学習ソフトウェアでよく使用されるソフトウェア、プラットフォーム、ライブラリをいくつか紹介しました。また、さまざまなモデルをサポートするソフトウェアについても説明しました。さらに、モデリングとラピッドプロトタイピングに役立つソフトウェアについても説明しました。この記事がお役に立てば幸いです。