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機械学習ライブラリが便利な理由とは?おすすめの機械学習ライブラリやフレームワークをご紹介します

昨今、さまざまな機械学習ライブラリが提供されています。機械学習に利用できるライブラリやフレームワークは、用途に合わせて選択することで効率的に実装できるようになります。

今回の記事では「機械学習」をテーマに、機械学習ライブラリが便利な理由や機械学習ライブラリの種類などを紹介していきます。

クリスマスまでの期間に、窓を毎日ひとつずつ開けていく「アドベントカレンダー」。
今年はそんなアドベントカレンダーにちなみ、株式会社トライエッティングの公式noteにて、「人工知能」、「機械学習」、「働き方」などをテーマとする様々な記事を、クリスマスまでの平日毎日投稿します。

機械学習ライブラリとは?

機械学習ライブラリとは、機械学習モデルを構築するためのプログラムをまとめたものです。0から全ての処理をする必要がなく、簡単に特定の処理を行うことが可能です。複雑な処理も、機械学習ライブラリを活用すれば簡単に実装することができます。

機械学習でおすすめのライブラリやフレームワーク

機械学習ライブラリはそれぞれ特色が異なるため、実現したい内容にあわせて選択する必要があります。では、機械学習のモデリング機能を持つライブラリには、具体的にどのような種類があるのでしょうか?機械学習ライブラリの種類と、それぞれの特徴について紹介していきます。

PyTorch
Pytorchは、Facebookを中心に開発されたPythonの機械学習フレームワークです。Pythonのインターフェースだけでなく、C++のインターフェースも存在しています。
強力なGPUサポートを備えたNumpyのようなテンソル演算が可能となっています。また、defineByRunと呼ばれる、データが入力された際に動的にモデルを構築する手法が用いられています。

TensorFlow
TensorFlow は、Python、Javaを含む様々な言語で使うことができる機械学習ライブラリです。Googleが提供しているライブラリで、Googleの音声検索や翻訳、画像検索、検索エンジンの中のRankBrainにも使用されています。JavaScript向けやモバイルデバイス向けのものも公開されています。

Keras
Kerasは、Pythonのニューラルネットワークライブラリです。TensorFlowやTheanoなどの他の機械学習ライブラリを効率的に扱え、またユーザーフレンドリーな設計になっており、素早く簡単にモデルを作成できます。

scikit-learn
scikit-learnは、分類や回帰、クラスタリングをはじめとする様々な機械学習の手法が利用できるPython向けライブラリです。NumPyやSciPyの出力データを入力データとして使うことができるなど、他のライブラリと合わせて使用しやすいという特徴があります。

Deeplearning4j
Deeplearning4jは、Javaで書かれた深層学習フレームワークです。Python向けのライブラリであるTensorFlow、Caffe、Theanoなどの主要フレームワークで学習したモデルをKerasを介してインポートすることが可能であり、Pythonで学習させたモデルを利用して、 Javaで推論処理を行うことが可能です。

dlib
dlibは、機械学習や画像処理などの様々な処理を行うことができるC++の機械学習ライブラリです。ロボット工学、組み込み機器、携帯電話、大規模な高性能計算環境など幅広い分野で利用されています。

MXNet
MXNetは、Python、C++、R、Scalaなど複数の言語がサポートされている深層学習フレームワークです。多くの言語への対応、メモリ効率の良さ、高いスケーラビリティなどが特徴として挙げられます。

Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkitは、Microsoftが提供している深層学習フレームワークです。Python、C#、C++などの言語に対応しています。Skype TranslatorやBingなど様々なサービスで活用されています。

Caffe
Caffeは、C++で書かれた、Pythonのインターフェースを持つ深層学習ライブラリです。高い処理スピードを誇り、単一のGPUで1日あたり6,000万を超える画像を処理できます。

PaddlePaddle
PaddlePadlleは、Baidu(百度)が提供している深層学習フレームワークです。中国国内でのGoogleなどのサービスの遮断や言語障壁のため、欧米で提供されているフレームワークが広まりにくいこともあり、PaddlePaddleは中国の開発者から人気を集めています。

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