これらの 10 個のオープンソース機械学習ツールを使用したことがありますか?

機械学習開発者として、あなたは多くの機械学習リソースに遭遇したことがあるかもしれません。今日は、オープンソースの機械学習ツールを 10 個紹介したいと思います。それらの多くはあなたのプロジェクトで使用できます。役立つ場合は、お気軽に転送して収集してください。

1. オートML

AutoML は、機械学習モデルを自動的に選択してトレーニングし、適切なアルゴリズムを選択し、ハイパーパラメータの調整を支援できるソフトウェアです。 AutoML は現在、分類、予測、回帰の問題の解決をサポートしていますが、教師なし学習や複雑なデータ型には適していません。しかし、AutoML が Azure Machine Learning サービスまたは ML.NET で使用できるのは素晴らしいことです。

なお、AutoML は無料ですが、Azure Machine Learning サービスまたは ML.NET と併用する場合は、それに関連する料金を支払う必要があります。

2. アコード

Accord.net は、画像およびオーディオ パッケージが付属する計算機械学習フレームワークです。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。オーディオ ファイルのテストや処理に非常に役立ちます。さらに、ツール名に .net が含まれているので、基本ライブラリは C# 言語であることがわかります。

3. Azure Machine Learning スタジオ

Azure は、ユーザーに AI 機能を提供することを目的として、モジュールとデータ セットを簡単に接続できる手段です。 CPU と GPU の両方で実行できるため、ユーザーにとって非常に便利で安心です。

4. Google Cloud AutoML

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できる事前トレーニング済みのモデルを提供します。現在、Google Cloud AutoML は主に企業、特に人工知能業界に注力している企業で使用されています。

5. Jupyterノートブック

Jupyter ノートブックは非常に人気のある機械学習ツールです。その最大の利点は、処理が速く、効率が高いことです。 Jupyter は、Julia、R、Python 言語をサポートしています。ノートブックの形式で動的コードを保存および共有でき、GUI 経由でアクセスすることもできます。

6. クニメ

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あり、通常はデータ操作、データ マイニングなどのデータ関連の目的に使用されます。コードを記述せずに、エンドツーエンドのデータ サイエンス ワークフローを完了できます。さらに、初心者を支援するために、明確なインターフェイスを備えたドラッグアンドドロップインターフェイスが付属しており、作成と生成が簡単になります。

7. ピトーチ

Pytorch はディープラーニング フレームワークであり、機械学習にとって最も重要なツールの 1 つです。GPU を適切に制御できるため、高速かつ効率的です。そのため、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で使用されます。

さらに、Pytorch の名前は Python に非常に似ていますか? 実際、これは完全に Python に基づいています。

8. ラピッドマイナー

プログラマーでない場合は、RapidMiner が非常に役立ちます。操作は簡単で、ドラッグ アンド ドロップするだけです。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。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、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。

9. 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、前処理を実行できる多目的統合です。Python の 3 つの主要ライブラリ NumPy、Matplotlib、SciPy をベースに構築されており、テストやモデル トレーニングにも役立ちます。

10. テンソルフロー

TensorFlow は大規模かつ数値的な機械学習に適しており、自然言語処理や画像分類でよく使用されます。これは機械学習とニューラル ネットワーク モデルのコレクションであり、最も優れている点は CPU と GPU の両方で実行できることです。