人工知能の領域へのエキサイティングな旅に出る準備はできていますか?
人工知能の成長により、AI フレームワークを探求する絶好の機会がかつてないほどになりました。
TensorFlow や PyTorch から Keras や Caffe に至るまで、いくつかのソリューションが利用可能です。 目標に応じて、各フレームワークには明確な長所と短所があります。
したがって、初心者でも経験豊富な開発者でも、今日利用できる最高の AI フレームワークを見てみましょう。
1. パイトーチ
PyTorch は、2016 年の登場以来、AI コミュニティを席巻してきた強力なオープンソースの機械学習フレームワークです。動的な計算ネットワークとユーザー フレンドリーなインターフェイスのおかげで、すぐに頼りになるフレームワークになりました。
しかし、PyTorch と他の多くの製品の違いは何でしょうか? まず、強力な機能のコレクションがあります。 これにより、構築と実装に最適です 機械学習モデル.
PyTorch は、TorchScript を使用したイーガー モードとグラフ モード間のスムーズな移行と、TorchServe を使用した本番環境へのルートを高速化する機能のおかげで、最も要求の厳しいアプリケーションでも信頼できる本番対応のフレームワークです。
さらに、PyTorch にはツールとライブラリの包括的なエコシステムがあります。 これらのツールは、 コンピュータビジョン、NLP、およびその他のアプリケーション。
また、主要なクラウド プラットフォームで広くサポートされているため、開発とスケーリングが容易になります。
メリット
- TorchScript を使用すると、イーガー モードとグラフ モードを簡単に切り替えることができ、TorchServe を使用すると本番環境への移行が高速化されます。
- ツールとフレームワークの堅牢なエコシステムは PyTorch を拡張し、コンピューター ビジョン、自然言語処理、およびその他の分野の研究を可能にします。
- 主要なクラウド プラットフォームは十分にサポートされているため、摩擦のない開発と簡単なスケーリングが可能です。
デメリット
- 他のフレームワークと比較して、開発コミュニティは小規模です。
- テンソル ボードなどの監視および視覚化ツールが不足しています。
2. ケラス
機械学習モデルを開発する際に、混乱を招く API やエラー メッセージに出くわすことにうんざりしていませんか? Keras 以外を探す必要はありません。 深層学習フレームワーク ロボット用ではなく、人間用に開発されました。
Keras は、シンプルさ、使いやすさ、および包括的なドキュメントを強調しています。 これにより、機械学習を利用した製品を作成して展開しようとする開発者の間で人気のある選択肢となっています。
しかし、それだけではありません。Keras には、機械学習ワークフローのあらゆる部分をカバーするツールとリソースの幅広いエコシステムがあります。
ブラウザからモバイル デバイス、組み込みシステムまで、Keras モデルをあらゆる場所に柔軟に展開できるため、あらゆるシナリオで TensorFlow の機能を十分に活用できます。
メリット
- 人間が使いやすいように、シンプルな API と包括的なドキュメントで構築されています。
- デバッグの速度、コードのエレガンス、および展開のしやすさが非常に最適化されています
- TensorFlow プラットフォームとの相互作用により、エクサスケール レベルに簡単にスケーリング可能
- ブラウザからモバイル デバイス、組み込みシステムに至るまで、さまざまな展開の選択肢があります
デメリット
- 他の深層学習フレームワークより適応性が低い
- 特定の複雑な使用シナリオでは、追加のライブラリまたはツールが必要になる場合があります
- 他のフレームワークほど知られていないか、頻繁に使用されていない
3. TensorFlow
TensorFlow を使用して、本番環境に適した機械学習モデルを作成しましょう! TensorFlow は、開発を進めるために必要なリソースを提供します。 機械学習プロジェクト、あなたが専門のデータ サイエンティストであろうと、好奇心旺盛な初心者であろうと。
経験のレベルに関係なく、アクセス可能な事前トレーニング済みのモデルとチュートリアルのおかげで、TensorFlow を簡単に使い始めることができます。
TensorFlow は単なる機械学習用のライブラリではありません。 モデルのデプロイからデータの準備まで、プロセスの各ステップにオプションを提供するエンドツーエンドの機械学習プラットフォームです。
TensorFlow を使用すると、開発しているのがウェブ アプリ、モバイル アプリ、組み込みデバイスのいずれであっても、モデルをどこにでも簡単にデプロイできます。
メリット
- 最初から最後まで機械学習のための包括的なプラットフォーム
- スケーラブルで適応可能
- さまざまなユースケースに対応する複数のバージョンが用意されています
- コミュニティ リソースとトレーニング済みモデルを備えた大規模なエコシステム
デメリット
- 始めたばかりの人には急な学習曲線があります
- ある程度の技術的専門知識と理解が必要です。
4. コーヒー
Caffe と呼ばれるディープ ラーニング フレームワークは、速度とモジュール性に重点を置いて作成されました。
その使いやすさと迅速なデータ処理により、Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) によって開発された Caffe は、研究者や企業の間で人気を博しています。
これは、CPU と GPU の両方で動作できる高性能設計により、さまざまなハードウェアでモデルをトレーニングしてデプロイする必要がある人にとって魅力的な代替手段です。
メリット
- 迅速かつ効果的です。
- Caffe はモジュラー アーキテクチャに適応できます。
- 優れたコミュニティ支援が利用可能です。
デメリット
- 機能が限られているため、高度なアプリケーションには理想的な選択肢ではない場合があります。
- 他のフレームワークとは異なり、ユーザーフレンドリーではない
- ある程度のプログラミング経験が必要です。
5. MXNet
ディープ ラーニング フレームワーク MXNet は、効率性と適応性を念頭に置いて作成されました。 簡単に作成して使用できます ニューラルネットワーク さまざまな目的に対応するユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。
これは、モデル チェックポイント、モデル サービス、ONNX 形式のサポートなどの機能を含む、運用ユース ケースを念頭に置いて開発されています。 これにより、組み込みデバイスやクラウド環境など、複数の場所にモデルを簡単に展開できます。
MXNet が提供するその他の機能とツールには、組み込みのデータ ローダー、事前トレーニング済みのモデル、自動微分の支援が含まれます。 深い学習 活気に満ちたコミュニティと完全なドキュメントがあるため、あらゆるスキル レベルの実践者が頻繁に選択します。
メリット
- スケーラブル: MXNet は、多数の GPU と CPU を介した分散トレーニングをサポートするため、大規模なアプリケーションに最適なオプションです。
- MXNet は、Python、R、Julia、Scala、Perl、C++ などのさまざまなコンピューター言語をサポートしているため、現在のプロセスに簡単に組み込むことができます。
- Linux、Windows、macOS、iOS、および Android と互換性があります。
デメリット
- MXNet は学習曲線が高く、習得には時間がかかる場合があります。 ディープラーニングフレームワーク.
- 人気が低い: MXNet は受け入れられつつありますが、TensorFlow や PyTorch などの他の深層学習フレームワークほど頻繁には使用されていません。これは、アクセス可能なコミュニティ リソースが少ないことを示唆しています。
6. テアノ
Theano と呼ばれる強力な数値計算ツールキットにより、ユーザーは数式を効果的に設計、最適化、および評価できます。 巨大なデータセットに対して数学演算を実行するための簡単なインターフェイスを提供し、Python の上で開発されています。
CPU と GPU の両方で計算を実行できる Theano の柔軟性は、その主な利点の XNUMX つです。 これにより、高性能処理を必要とする深層学習アプリケーションに最適です。
さらに、Theano は、ユーザーがモデルのパフォーマンスと精度を向上させるために使用できるさまざまな最適化機能を提供します。
では、そのメリットとデメリットを確認していきましょう。
メリット
- Theano は、数式の計算グラフを最適化するように構築されているため、数値計算を行うのに非常に効果的です。
- 非常に適応性の高いフレームワークです。
- 高性能の深層学習アプリケーションは、Theano の強力な GPU 最適化から大きな恩恵を受けます。 GPU で簡単に機能するように構築されています。
デメリット
- Python やその他の数値計算ライブラリに慣れていない人は、Theano を学ぶのが難しいと感じるかもしれません。
- Theano の開発が最近遅くなったため、Theano は更新プログラムやバグ パッチを取得できなくなる可能性があります。
- 不十分なドキュメンテーション: 一部のユーザーは、Theano のドキュメンテーションが数値計算用の競合ライブラリよりも完全ではないため、Theano を使用するのが難しいと感じるかもしれません。
7. マイクロソフト認知ツールキット
ディープ ラーニング モデルを開発するための無料のオープン ソース フレームワークである Microsoft Cognitive Toolkit を見てみましょう。 これは、複数の GPU とマシンで大規模なモデルをトレーニングすることを目的としています。
Cognitive Toolkit は、使いやすい API と優れた分散トレーニング機能を備えているため、データ サイエンティストや機械学習研究者の間で人気があります。
Cognitive Toolkit の重要な特徴の XNUMX つは、CPU、GPU、さらには FPGA など、さまざまなハードウェアでモデルをトレーニングして展開できることです。
これは、深層学習を商品やサービスに取り入れようとしている組織にとって優れた代替手段となります。 さらに、Cognitive Toolkit にはさまざまなビルド済みモデルとサンプル コードが含まれているため、初心者でも簡単に始めることができます。
メリット
- 複数のコンピューターと GPU での分散トレーニングが可能
- Azure や Power BI などの他の Microsoft 製品との簡単なやり取りを提供します
- 深層学習モデルを開発およびトレーニングするための、汎用性と適応性に優れたフレームワークを提供します
デメリット
- 新しいユーザー向けのセットアップとカスタマイズが難しい場合があります
- データ拡張や転移学習などのいくつかの一般的な機能の組み込みサポートがない
- データ拡張や転移学習などのいくつかの一般的な機能の組み込みサポートがない
8. 将軍
Shogun は、十分に活用されていない C++ 機械学習パッケージです。 これには Python、Java、および MATLAB コネクタが含まれており、機械学習の実践者にとって柔軟なツールとなっています。
Shogun はスケーラブル、迅速、柔軟に構築されているため、大量のデータや困難な機械学習ワークロードに適しています。
Shogun の最も注目すべき利点の XNUMX つは、バイナリ、カテゴリ、連続など、さまざまなデータ形式を処理できることです。
また、分類、回帰、次元削減、およびクラスタリングのための幅広い方法が含まれているため、完全な機械学習ツールになっています。 Shogun はバッチ学習とオンライン学習の両方をサポートし、TensorFlow や scikit-learn などの他の機械学習ライブラリとシームレスに統合します。
メリット
- ディープ ラーニング、回帰、分類のサポートなど、さまざまな機械学習の手法とツールのセットを提供します。
- 色々と対応しています プログラミング言語、Python、C++、および Java を含みます。
デメリット
- 他の機械学習ライブラリほど知名度や人気が高くない可能性があるため、利用可能なリソースとサポートが少ない可能性があります。
- 使い慣れた他のライブラリと比較すると、一部のユーザーは、このライブラリの構文と構造が理解しにくいと感じる場合があります。
- 最良の結果を得るために、特定のライブラリは、他のライブラリよりも多くの手作業と微調整を必要とする場合があります。
9. ONNX
Open Neural Network Exchange (ONNX) と呼ばれるオープンソース プラットフォームにより、機械学習モデルの変換と共有が可能になります。
さまざまなフレームワークやプラットフォーム間でディープ ラーニング モデルを転送する方法を提供し、機械学習モデルの作成と展開を簡素化します。
優先フレームワークを使用して ONNX でモデルを作成し、別のランタイム設定でデプロイできます。
ONNX のカスタマイズ可能なアーキテクチャにより、ユーザーは手元の作業に最適なツールを選択できます。 PyTorch、TensorFlow、Caffe2 など、いくつかの深層学習フレームワーク間の互換性を促進します。 フレームワーク間でモデルをすばやく変換することにより、各フレームワークの利点を活用できます。
メリット
- 複数の深層学習フレームワーク間で相互運用性が可能です。
- 無料で使用でき、オープンソースです。
- 幅広いハードウェアおよびランタイム環境がサポートされています。
デメリット
- ONNX モデルのパフォーマンスは、特定のフレームワークにネイティブに実装されているモデルよりも悪い場合があります。
- さまざまなフレームワークを切り替えると、修正が困難な互換性の問題が発生することがあります。
10. Apache Spark
Apache Spark は、大規模なデータ処理を簡単に処理できる、高速で用途の広い分散コンピューティング システムです。 大量のデータを高速に分析できるため、ビッグデータ アプリケーションでよく使用されます。
Spark は高速であるだけでなく、スケーラブルでもあります。つまり、パフォーマンスを犠牲にすることなく、増加するデータ量を管理できます。
Apache Spark に含まれる MLlib パッケージは特に注目に値します。 これには、分類、回帰、クラスタリング、協調フィルタリングなどのスケーラブルで効率的な機械学習手法が含まれています。
MLlib は Spark の他のコンポーネントと連携するため、エンド ツー エンドのデータ処理パイプラインを簡単に作成できます。
したがって、大規模なデータ処理と機械学習のための強力で適応性のあるツールが必要な場合は、Apache Spark をリストに追加する必要があります。
メリット
- 分散コンピューティング設計により、大きなデータセットをすばやく処理できます
- Hadoop、Hive、Cassandra などの他のビッグ データ テクノロジとの統合は簡単です。
- 分類、回帰、クラスタリング、および協調フィルタリングのためのいくつかの手法が提供されています
デメリット
- 分散コンピューティング アーキテクチャは複雑であるため、学習曲線は急勾配です。
- 膨大な量のリソースとインフラストラクチャで実行
- リアルタイム処理とストリーミング データのサポートは制限されています
11. mlパック
mlpack は、幅広いアプリケーションに迅速でスケーラブルでシンプルなアルゴリズムを提供することを目的とした、オープンソースの C++ 機械学習ツールキットです。
クラスタリング、回帰、分類、次元削減、ニューラル ネットワークなど、さまざまな機械学習アルゴリズムのセットを提供します。
メリット
- 多くのアルゴリズムの効果的な実装
- 他のライブラリや言語との統合は簡単です。
- コマンドラインおよび C++ API インターフェイスを提供
デメリット
- ドキュメントは改善される可能性があります
- いくつかのアルゴリズムはまだ実装されていません
- 初心者は使いにくいかもしれません
12. アズール ML スタジオ
Azure Machine Learning (Azure ML) は、クラウド内の機械学習プラットフォームです。 機械学習モデルを大規模に設計、デプロイ、管理できます。
データ サイエンティストと開発者がエンドツーエンドの機械学習ワークフローを合理化するのを支援するさまざまなツールとサービスを提供します。 データを簡単に管理し、モデルをトレーニングして、本番環境にデプロイできます。 また、Azure ML を使用して、単一の統合環境からすべてのパフォーマンスを監視できます。
このプラットフォームは、Python、R、SQL などの複数のコンピューター言語をサポートしており、すぐに使い始めることができるように、事前に作成されたテンプレートとアルゴリズムがいくつか付属しています。
さらに、Azure ML は柔軟でスケーラブルな設計であるため、小規模なトライアルと大規模な機械学習アプリケーションの両方を簡単に管理できます。
メリット
- 機械学習モデルを開発およびデプロイするための使いやすいグラフィカル インターフェイスを提供します
- Azure Storage や Power BI などの他の Microsoft サービスに接続します。
- バージョン管理と共有ワークスペースにより、チーム メンバーとのコラボレーションが可能
- 大量のデータと処理能力を処理するためのスケーラビリティ
デメリット
- アルゴリズムとモデルの最小限のカスタマイズ オプション
- 価格戦略により、小規模な企業や個人にとっては費用対効果が低い場合があります
13. Sonnet
DeepMind の研究者は、さまざまなアプリケーション向けのニューラル ネットワークの開発をサポートする AI フレームワークである Sonnet を設計および構築しました。 これらには、教師あり学習と教師なし学習が含まれます。 強化学習.
Sonnet のプログラミング アーキテクチャは snt.Module に基づいて構築されており、パラメータ、他のモジュール、およびメソッドへのポインタを格納できます。 このフレームワークには、いくつかのプリセット モジュールとネットワークが付属していますが、ユーザーは独自のモジュールを作成することもお勧めします。
メリット
- シンプルで強力なプログラミング モデル
- ユーザーはモジュールを作成することをお勧めします。
- 簡潔で的を絞ったコード
デメリット
- トレーニングプログラムは含まれていません
- 初心者は急な学習曲線に直面する可能性があります
14. グルオンCV
コンピュータビジョンについてもっと学びたいですか?
GluonCVのご紹介!
この素晴らしいライブラリには、最先端のディープ ラーニング アルゴリズム、トレーニング済みのモデル、多数の資料が含まれており、エンジニア、研究者、学生がアイデアを検証し、製品をプロトタイピングし、この分野についてさらに学習するのに役立ちます。
GluonCV は、適切に設計された API、シンプルな実装、およびコミュニティの支援により、簡単に開始して SOTA の成果を達成できるようにします。
さらに、最高の部分は何ですか?
非常に適応性が高く、最適化とインストールが簡単です。 GluonCV には、ベテランのプロでも初心者でも、コンピューター ビジョンの才能を次のレベルに引き上げるために必要なすべてが含まれています。
メリット
- 簡単なインストールと使用
- 事前トレーニング済みモデルの大規模なコレクション
- 深層学習アルゴリズム 最先端の
- 理解しやすい実装
- シンプルな最適化と導入
デメリット
- 代替フレームワークよりもカスタマイズと制御が少ない
- コンピュータ ビジョン以外のアクティビティのサポートは制限されています
- ライセンス制限により商用利用が制限される場合があります
15. H2O
H2O は、オープンソースのデータ分析および機械学習プラットフォームであり、組織が人工知能 (AI) を簡単に採用して業務を推進できるようにすることを目的としています。
H2O.ai の AI クラウドは、コーディング スキルなしで機械学習モデルを開発するためのドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して、H2O をさらに簡単に開始できるようにします。
プラットフォームはまた、広範な データの可視化 および分析機能、モデルの微調整と展開。 企業は H2O.ai を使用して、AI モデルを迅速かつ簡単に構築および展開し、困難なビジネス課題に取り組むことができます。
メリット
- 機械学習モデルを作成するためのドラッグ アンド ドロップ インターフェイス
- 包括的なデータの視覚化および分析ツール、ならびにモデルの調整および展開
- 大規模なユーザーと貢献者のコミュニティを持つオープンソース プラットフォーム
- 複数のアルゴリズムとデータ型のサポート
デメリット
- 一部の機能は、プラットフォームのプレミアム バージョンでのみアクセスできます
- 他のプラットフォームと比較して、セットアップと構成が難しい場合があります。
まとめ、どちらが最適ですか?
理想的な AI フレームワークまたはプラットフォームの選択は、それで何をしたいかによって異なります。 使いやすく、巨大なコミュニティを持つフレームワークが必要な場合は、TensorFlow または PyTorch が適切な選択肢となります。
機械学習モデルにより重点を置いたプラットフォームが必要な場合は、Azure ML Studio または H2O.ai が最適なオプションになる可能性があります。
また、カスタマイズと構成が簡単なフレームワークが必要な場合は、Sonnet または GluonCV が最適です。 最後に、適切なフレームワークは、独自の要求と好みによって決まります。
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