AI フレームワークとツール トップ 9 [推進者 + 課題]

進歩が最重要視されているこの時代において、人工知能はチャンスを最大限に活用しています。

世界の AI 市場に目を向けると、2022 年から 2030 年までの年間複利成長率 38.1% で市場規模が拡大していることがわかります。

2021 年の調査によると、世界の AI 市場は 870 億 4,000 万米ドルと評価されており、BFSI、自動車、ヘルスケアなどのさまざまな分野で需要が増加すると予想されています。

AI データセンターでの並列コンピューティングの利用の増加、データ トラフィックの増加、複数のアプリケーション業界にわたるクラウド機械学習プラットフォームの受け入れの拡大が、近年および今後数年間の AI 需要の急増の主な推進要因となっています。

さらに、世界的なハードウェアのコスト削減により、業界全体の発展が促進されています。 市場拡大を促進するもう 1 つの重要な要素の 1 つは、さまざまな大手企業によって行われるパートナーシップやコラボレーションの数が増加していることです。 さらに、人間認識 AI システムの開発がますます重視されるようになり、今後数年間で AI インフラストラクチャ業界に収益性の高い潜在力が生まれると予測されています。

機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の需要は高くなります。 その結果、コミュニティが成長し、AI の学習を簡素化するさまざまな AI フレームワークが発明されました。 この投稿では、AI プログラミングを開始し、ビジネス効率の向上に役立ついくつかの優れたフレームワークについて説明します。

注意すべき最高の AI フレームワークとツール

ここで、これらすべての AI フレームワークとツールについて詳しく説明し、それらについてさらに詳しく説明し、これらのフレームワークとツールが最適である理由を見つけてみましょう。

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1. テンソルフロー

TensorFlow は、シンプルなプログラミングを可能にする強力な成長ドライバーを備えたスケーラブルなマルチプログラミング インターフェイスです。 大規模なオープンソース エコシステムがあり、広範かつ詳細なドキュメントを提供します。

統計プログラムを開発するための優れた方法とみなされているため、分散トレーニングも可能になります。 ここで、マシンモデルは、ユーザーの要求に応じて、効果的な形式で任意の抽象化レベルで教示することができます。

支持者:

Tensor フローは人気のある Python プログラミング言語を使用しており、高い処理能力を備えています。 したがって、どの CPU または GPU でも使用できます。 また、計算グラフの抽象化を TensorFlow で使用して、さまざまなマシン モデルを開発することもできます。

課題：

フレームワークは、受信データを多数のノード経由でルーティングして判断や予測を生成しますが、これには時間がかかる場合があります。 また、AI が事前にトレーニングしたモデルもありません。

2.マイクロソフトCNTK

Microsoft CNTK は、テキスト、メッセージ、音声の再構成を可能にする、より適応性が高く高速なオープンソースのニューラル ネットワーク ベースのフレームワークです。 効率的なスケーリング環境により、データの整合性を維持しながら、マシン モデルの全体的な評価を迅速に行うことができます。

この動的なフレームワークは主要なデータ セットとの統合を特徴としており、Skype、Cortana などの大手企業による採用に最適であり、表現力が高くユーザーフレンドリーな設計となっています。

これは、生産性、拡張性、パフォーマンス、高レベルの統合を備えた、高度に最適化されたフレームワークです。 Microsoft CNTK には、高レベルと低レベルの両方の包括的な API など、効率的に表現できる独自のネットワークがあります。

さらに、RNN、ハイパーパラメータ調整、教師あり学習モデル、強化、CNN などのコンポーネントと、最大限の効率を促進するリソースを内蔵しています。

支持者:

Microsoft CNTK は Python と C++ をサポートしているため、一度に多数のサーバーと連携して学習プロセスを高速化できます。 AI の最新の進歩をもとに開発された Microsoft CNTK のアーキテクチャは、GAN、RNN、および CNN をサポートしています。 さらに、分散トレーニングを可能にして、マシン モデルを適切にトレーニングできます。

課題：

視覚化ボードやモバイル ARM 互換性がありません。

3. カフェ

Caffe は、訓練されたニューラル ネットワークのセットがプリロードされた深層学習ネットワークです。 締め切りが厳しい場合は、これが第一の選択肢となるはずです。 このフレームワークは画像処理機能で人気がありますが、MATLAB も幅広くサポートしています。

Caffe モデルは完全にプレーンテキスト スキーマで作成されます。 議論や共同コーディングのための活発なオープンソース コミュニティがあるだけでなく、プリロードされているため、驚くべきスピードと効率を実現します。

支持者:

C、C++、Python を相互接続し、CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) モデリングも可能にします。 Caffe は、そのスピードや時間の節約機能により、定量的なジョブを実行する場合に優れています。

課題：

Caffe は複雑なデータを処理できませんが、画像の視覚処理に関しては比較的高速です。

4. テアノ

このフレームワークはディープ ラーニングの研究を促進し、CPU ではなく GPU を利用することで高い処理能力を必要とするネットワークに信頼性を提供することに特化しています。 たとえば、多次元配列の計算にはかなりの量のパワーが必要ですが、Theano はそれを備えています。 Theano は Python をベースにした人気のプログラミング言語であり、高速な処理と応答が認められています。

Theano の動的コード生成により、式の評価が高速化されます。 さらに、数値が小さい場合でも、優れた正解率が得られます。 Theano のもう 1 つの重要な機能は単体テストです。これにより、ユーザーはコードを自己検証し、エラーを簡単に検出して解決できます。

支持者:

Theano は、追加のライブラリと組み合わせる必要がありますが、すべてのデータ集約型アプリに対して確実な支援を提供します。 また、CPU と GPU の両方に対して正確に最適化されています。

課題：

Theano の最新バージョンでは、これ以上のアップグレードや機能の追加は予定されていません。

5. Amazon 機械学習

Amazon 機械学習は、自己学習テクノロジーの開発における高度な支援を提供します。 このプラットフォームには、AWS、S3、Amazon Redshift などの多くのサービスですでにユーザー ベースが存在します。 これは、モデルに対してデータ分析、モデルのトレーニング、モデルの評価という 3 つの操作を実行する Amazon 管理のサービスです。

AWS では、初心者、データサイエンティスト、開発者など、あらゆるレベルの経験に適したツールを見つけることができます。 セキュリティが最も重要であるため、この製品には完全なデータ暗号化が含まれています。 それ以外にも、データの分析と理解のための広範なツールと、すべての重要なデータベースへのアクセスを提供します。

提案者:

このフレームワークを使用すると、多くのコードを記述する必要がなく、代わりに API を使用して AI を利用したフレームワークと通信できるようになります。 Amazon Machine Learning は、データサイエンティスト、開発者、機械学習研究者によって高く評価されています。

課題：

システム全体が抽象化されているため、特定の正規化や機械学習のアプローチを選択できないため、柔軟性に欠けます。 データの視覚化に関しては、Amazon の機械学習では不十分です。

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6.SCIKITの学習

Scikit-learn は、Python の信頼できる堅牢な機械学習ライブラリです。 これは、多くの教師ありおよび教師なし学習計算の基礎です。 前例には、直接再発および計算再発、バンチング、デシジョン ツリー、および K-インプリケーションが含まれます。

機械学習を始めたばかりの場合、ますます高度な計算の実装を開始するまでは、Scikit-learn が十分すぎるツールです。 バンチング、リラップ、オーダーなど、一般的な AI およびデータ マイニング アプリケーション向けの幅広い計算を提供します。

データの変更、機能の定義、アンサンブル手法の採用などの複雑なアクティビティでも、数行で実行できます。 さらに、これは 2 つの重要な Python モジュールである NumPy と SciPy に基づいています。

支持者:

このライブラリは BSD ライセンスに基づいて提供されています。つまり、法的およびライセンス上の制約はわずかですが、無料です。 scikit-learn パッケージは使いやすいだけでなく、非常に適応性が高く、実際のアプリケーションに役立ちます。 消費者行動予測、神経画像生成など、さまざまなケースでの使用例を確認できます。

Scikit-Learn は、世界中の大規模なオンライン コミュニティのサポート、著者、経験豊富な協力者によってサポートされています。 アルゴリズムを独自のプラットフォームに接続したいお客様のために、scikit-learn Web サイトには広範な API ドキュメントが含まれています。

課題：

これは、徹底的な研究や詳細な研究には適したオプションではありません。

7.ケラス

アクティビティを実行するために Python の方法を好む場合は、Keras が最適です。 Keras には、Theano または TensorFlow 上で実行される高レベルのニューラル ネットワーク ライブラリがあります。 これは、ユーザー エクスペリエンスに重点を置き、迅速なプロトタイピングを可能にするマルチ バックエンドおよびマルチ プラットフォーム アプリケーションです。 それとは別に、畳み込みネットワークと再帰ネットワークもサポートしています。

Keras は Python ベースのフレームワークであるため、デバッグと探索が簡単です。 Keras は表現力が豊かで適応性があり、探索的研究に適しています。 これは迅速な実験を可能にするために作成されており、Python で構築された高度にモジュール化されたニューラル ネットワーク ライブラリも含まれています。

支持者:

このフレームワークにより、一般的な使用シナリオに必要なユーザーの手順の数が削減されます。 Keras は単純で一貫したインターフェイスなので、新しい研究アイデアを伝達するためのオーダーメイドのビルディング ブロックを作成できます。 迅速かつ簡単なプロトタイピングを提供すると同時に、新しいレイヤー、測定値、最先端のモデルも作成します。

課題：

このフレームワークは RBM (制限付きボルツマン マシン) を使用しないため、柔軟性は低く、より洗練されたフレームワークです。 TensorFlow マルチ GPU よりもオンラインで利用できるプロジェクトが少なく、完全には機能しません。

8.MXNET

これは、計算時間をメモリと交換するために忘れやすい背景を採用しており、これは非常に長いシーケンス上の反復ネットに特に最適である可能性があります。 MXNet もよく知られた深層学習フレームワークです。 Apache Software Foundation によって設立された MXNet は、JavaScript、Python、C++ などの幅広い言語をサポートしています。

アマゾン ウェブ サービスは、MXNet による深層学習モデルの開発にも役立ちます。 実質的に他のすべての主要なフレームワークとは異なり、大企業によって明示的に管理されていないため、コミュニティが開発したフレームワークとしては優れた機能であると考えられています。 MXNET は TVM をサポートしているため、展開の互換性が向上し、より幅広い種類の追加デバイスを使用できるようになります。

支持者:

MXNET で提供されるモデルはシンプルですが、API は高速です。 このフレームワークは GPU をサポートするだけでなく、マルチ GPU モードも備えています。 これは、Scala、R、Python、C++、JavaScript などのさまざまなプログラミング言語をサポートする、効果的でスケーラブルかつ迅速なフレームワークです。

課題：

MXNet のオープンソース コミュニティは TensorFlow に比べて比較的小規模です。 このような重要なコミュニティ サポートの欠如は、改善、バグ修正、その他の機能強化に関する実装に時間がかかることを物語っています。 MxNet は、IT 業界のさまざまな企業で広く利用されていますが、Tensorflow ほど有名ではありません。

9. パイトーチ

PyTorch は Facebook によって作成された人工知能システムであり、そのソース コードは GitHub で入手でき、トップのプロフェッショナルが PyTorch を使用しています。 注目を集め、多くの好意的なフィードバックを受けています。

支持者:

PyTorch は理解しやすく、コーディングもさらに簡単で、クラウド プラットフォームとの互換性が最大限に優れています。 Pytorch ライブラリを拡張して、適応性、速度、最適化を容易にするための包括的な強力な API セットを備えています。 実行時には、GPU と CPU の両方をサポートしながら、計算グラフをサポートします。 さらに、Python の IDE とデバッグ ツールにより、デバッグが簡単になります。

課題：

リリース年が 2016 年と、PyTorch は他よりも新しく、ユーザー数も少なく、一般的には認識されていません。 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。 また、他のフレームワークと比較すると、このフレームワークに関連する開発者コミュニティはまだ小規模です。

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あなたのための次のステップ!

これら 9 つの AI フレームワークとツールは、皆さんのようなビジネスマン、エンジニア、科学者が現実世界の問題に直面し、コア テクノロジーを開発および強化するのに役立ちます。 ご覧のとおり、これらすべてのツールには、それぞれ独自の機能、一連の利点、および課題があります。 ビジネス モデルやプロジェクトの目標によって要求される機能の適合性に応じて、これらの AI フレームワークやツールを採用することができます。

これらの AI フレームワークとツールの特性、長所、短所を理解した後の次のステップは、他のものよりも競争力のある理想的なパフォーマンスを達成するために、すぐに実装する必要があることです。

 この記事はHeena Soniによって書かれています。 Heena は、さまざまな分野の業界プロセスのデジタル化に取り組んでいるテクノロジー企業 TRooTech.com の熱心な研究者兼ライターです。 コンテンツ管理チームの一員である彼女は、高度なテクノロジーに熱心であり、テクノロジーの最新のノウハウを最新の情報に取り入れることを好みます。 LinkedIn で彼女をフォローできます。