2021 年のトップ 12 AI ツールとフレームワーク

AIトレンドがあらゆるところに広がる2021年を迎える準備はできていますか? 2021 年のトップ AI ツールとフレームワークをまとめました。

Grand View Researchが行った調査によると、「AI市場規模は2025年までに3,909億ドルに達する」とのことです。

人工知能はさまざまな業界で普及し、私たちの生活を大幅に簡素化しました。

これらのアプリケーションに加えて、多くのツール フレームワークも生まれました。

AI が私たちの個人生活や職業生活を楽にしたのと同じように、これらのツールやフレームワークの助けによって開発者の生活は楽になります。

それでは、2021 年に何が起こるか見てみましょう。

2021 年に主流となる AI ツールとフレームワークのトップ 12
1. テンソルフロー
Google Brain によって開発された TensorFlow は、大量の複雑な数値計算を処理するのに適したオープンソース ライブラリです。

Google、SAP、Intel、Nvidia などの多くの大企業が TensorFlow を使用しています。

これは、開発者が大規模なデータセットを使用して偽のニューラル システムを構築、トレーニング、送信できるようにする多層ハブです。

2. ケラス
Keras は最も人気のある Python ベースのライブラリ フレームワークの 1 つであり、ネットワーク構成、画像認識、特定の状況に最適なアーキテクチャの選択などの問題を解決するための最適なツールと考えられています。

TensorFlow や Theano などの他のフレームワーク上で実行できます。

他のフレームワークに変換できる独自の機能を備えています。

3. サイキットラーン
SciKit-Learn は、Python で広く使用されている 2 つのライブラリ、NumPy と SciPy に基づいています。これはオープンソースであり、2007 年に開発されました。

標準的な AI およびデータ マイニング機能には、クラスタリング、選択ツリー、再帰、シーケンスなどのさまざまな教師あり学習および教師なし学習の計算が含まれます。

Scikit-learn は、データ分析、データマイニング、AI コンピューティングの処理に適した選択肢と考えられています。

4. MXネット
Mxnet はスケーラブルで、高級言語でカスタム レイヤーを簡単に記述できるなど、他の多くの優れた機能を備えています。

これはオープンソースのコミュニティ開発フレームワークであり、単一の企業によって直接管理されているわけではありません。

TVM サポートがあり、展開サポートがさらに向上します。

5. テアノ
Theano は、複雑な数式を扱うのに最適な Python ライブラリです。

多次元配列で構成される数式を定義および評価できるようになります。

Theano は、Theano ライブラリと並行して実行される keras 上に単純に折り畳まれます。

6. コーヒー
これは、バークレー ビジョン アンド ラーニング センター (BVLC) と地域の寄付者によって作成されました。

これは汎用 ML フレームワークであるため、コンピューター ビジョン タスクの第一選択肢と見なされます。

革新とスピードを促進する、最も先進的で表現力豊かなアーキテクチャを備えています。

7. パイトーチ
PyTorch は、研究のプロトタイピングから本番環境への展開までのプロセスを加速するように設計されています。

これは Facebook によって作成されたオープンソースの ML フレームワークです。

PyTorch には、分散トレーニング、TorchScript、python-First などのさまざまな機能があります。

8. 自動ML
Auto ML は、機械学習エンジニアが利用できるツールコレクションの中で最も強力で最新の機能の 1 つです。

機械学習モデルの最適化のために特別に設計されています。

これにより、多くの時間が節約され、機械学習の分野での経験が少ない人にとって非常に有益です。

9. オープンNN
OpenNN (Open Neural Network Library) は C++ で記述されており、ディープラーニングと高度な ML 研究を目的としています。

これは、広範なドキュメントとユニット テスト機能が付属するオープン ソース ライブラリです。

OpenNN は、高い処理速度と最適なメモリ管理を提供します。

10. Microsoft コグニティブ ツールキット (CNTK)
Microsoft Toolkit は、開発者が畳み込みネットワーク (CNN)、ディープ フィードフォワード DNN、再帰型ネットワーク (RNN/LSTM) などのさまざまなモデル タイプを組み合わせることができるディープ ラーニング用のツールキットです。

これは、BrainScript 経由でスタンドアロン ML ツールとして、または Python/C++/C# プログラムのライブラリとして使用できるオープン ソース ツールキットです。

11. Google ML ツールキット
Google ML Kit を使用すると、開発者は Android および iOS プラットフォーム向けのモバイル アプリを構築できます。

実際、これはモバイル アプリの開発と高度にカスタマイズされた機能の構築向けに特別に設計された Google の ML SDK です。

このスイートには、NLP API、ビデオおよび画像分析 API、最先端の AutoML ビジョン エッジ機能が搭載されています。

12. H2O: オープンソースAIプラットフォーム
H2O は、Python、R、Java プログラミング言語で書かれたオープンソースの ML ソフトウェア ツールです。

これは H2O.ai によって設計され、主に AI 開発者や研究者が予測データ分析に使用します。

H2O はデータ駆動型の意思決定をサポートし、Apache Hadoop ファイル システム内のクラウド データセットの分析にも使用されます。

結論は
これらは、2021 年に必要となる最も重要な AI ツールとフレームワークです。

開発者がこれらのツールやフレームワークをより効果的に使用すれば、さまざまな業界に根本的な変化がもたらされることは間違いありません。

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