すべてのデータサイエンティストが知っておくべき上位8つの機械学習フレームワーク

機械学習が業界の主流のテクノロジーツールになって以来、機械学習フレームワークの人気と需要は急上昇しています。 実際、MLフレームワークは、AI/MLモデルとアプリケーションの開発における標準的なパラダイムになっています。 MLフレームワークの最大の利点は、MLアルゴリズムとモデルの開発を民主化すると同時に、プロセス全体を促進することです。

簡単に言うと、機械学習フレームワークは、ML開発者/エンジニアが、基盤となるアルゴリズムの詳細を深く掘り下げることなく、効率的なMLモデルをすばやく構築できるようにするツール、ライブラリ、またはインターフェースです。

それらは、事前に構築され最適化されたコンポーネントのホストを採用することにより、モデルを定義するための簡潔で直接的なアプローチを提供します。 使いやすさのおかげで、MLフレームワークは、オープンソースコミュニティを超えて、大企業にも活用されるように着実に成長しています。

トップ機械学習フレームワーク

1.TensorFlow

TensorFlowは、データフローグラフを使用した高速数値計算のためのツール、ライブラリ、リソースの堅牢なエコシステムを網羅するオープンソースの機械学習プラットフォームです。 シンプルで柔軟なアーキテクチャを備えているため、最先端のMLモデルの開発と実験が容易になります。 Tensorflowの詳細をご覧ください。

データフローグラフは、グラフで記述された一連のアルゴリズムを使用してデータのバッチ（「テンソル」）を処理できます。システム内のデータの移動は「フロー」と呼ばれます。 これがTensorFlowの名前の由来です。

TensorFlowを使用すると、MLモデルを簡単に開発できます。 MLモデルをどこにでもトレーニングしてデプロイすることもできます。 さらに、このツールを使用すると、C ++またはPythonでグラフをアセンブルし、CPUまたはGPUで処理できます。

2.テアノ

Theanoは、開発者が多次元配列を構成する数学的計算を定義、最適化、および評価するのに役立つように設計された、人気のあるPythonライブラリの1つです。 これは、MLアルゴリズムの迅速かつ効率的な開発を促進するためにLISAラボで開発されました。

Theanoは、NumPyとの優れた統合を誇り、GPUを活用してデータ集約型の高速計算を実行します。 これとは別に、Theanoは効率的なシンボリック微分を特徴とし、Cでの動的コード生成を可能にします。

3.カフェ

Caffeはディープラーニングフレームワークです。 これは、オープンソースのディープラーニングライブラリの1つです。 C ++で書かれていますが、Pythonインターフェースを備えています。 この組み合わせの背後にある中心的なアイデアは、表現、速度、およびモジュール性を促進することでした。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校で開発されました。

Caffeは、ディープニューラルネットワークを開発するための最速のフレームワークです。 革新を可能にする表現力豊かなアーキテクチャを備えており、拡張可能なコードは積極的な開発を促進します。

適切に構造化されたMatlabおよびPythonインターフェースを備えており、単一のフラグを設定してCPUとGPUを切り替えて、コモディティクラスターにトレーニングおよびデプロイできます。 もう1つの利点は、Caffeがモデルの定義とパフォーマンスの最適化にハードコーディングを必要としないことです。

4.Scikit-Learn

Scikit-Learnは、MLコーディングとMLモデル構築用に設計されたオープンソースのPythonベースのMLライブラリです。 これは、3つの人気のあるPythonライブラリ、つまりNumPy、SciPy、およびMatplotlibの上に構築されています。 Scikit-Learnには、すべてのオープンソースライブラリの中で最高のドキュメントがあります。

Scikit-Learnには、k近傍、サポートベクターマシン（SVM）、勾配ブースティング、ランダムフォレストなど、さまざまな教師ありおよび教師なしMLアルゴリズムが搭載されています。このツールは、データマイニングおよび統計モデリングタスクに強くお勧めします。

5. Amazon Machine Learning（Amazon ML）

Amazon MLは、企業向けの最も広範なMLおよびAIサービスを網羅するクラウドベースのサービスです。 複雑なMLアルゴリズムの複雑さを理解するために多くの時間を費やすことなく、直感的なMLモデルを最初から構築するのに役立つ、多数の視覚化ツール、ウィザード、および事前にトレーニングされたAI機能を備えています。

Amazon MLを使用すると、すべてのスキルレベルの開発者が、さまざまなMLツールおよびテクノロジーの使用方法と処理方法を学ぶことができます。 Amazon S3、Redshift、またはRDSに保存されているデータに接続し、データに対してバイナリ分類、マルチクラス分類、または回帰を実行してMLモデルを開発できます。 オープンソースフレームワークを活用してMLモデルをカスタムビルドできますが、Amazon SageMakerを使用して、機械学習モデルを大規模にすばやくビルド、トレーニング、デプロイすることもできます。

6. H2O

H2OはオープンソースのMLプラットフォームです。 数学と予測分析を活用して、現代の業界で最も困難なビジネス上の問題のいくつかに対する解決策を見つけます。 これは、使いやすいWebUIや使い慣れたインターフェイス、Best of Breedオープンソーステクノロジー、すべての一般的なデータベースおよびファイルタイプのデータに依存しないサポートなど、他のMLフレームワークには現在見られないいくつかの独自の機能を組み合わせたものです。

H2Oを使用すると、既存の言語とツールを操作しながら、Hadoop環境にシームレスに拡張できます。 これは非常にビジネス指向であり、データ主導の意思決定を促進します。 このツールは、予測モデリング、リスクと不正の分析、保険分析、広告技術、ヘルスケア、および顧客インテリジェンスに最適です。

7. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit（旧称CNTK）は、開発者がディープラーニングテクノロジを活用して大規模なデータセット内に隠されたインテリジェンスを活用できるようにするためにMicrosoftが提供するツールキットです。

Microsoft Cognitive Toolkitは、ニューラルネットワークが広大で構造化されていないデータセットをふるいにかけるのを支援します。 多数のプログラミング言語およびMLアルゴリズムとの互換性が高く、商用グレードの品質のスケーリング、速度、および精度を提供します。 直感的なアーキテクチャにより、トレーニング時間を大幅に短縮します。 また、要件に応じてメトリック、ネットワーク、およびアルゴリズムを選択することにより、カスタマイズすることができます。

8. Apache Singa

Apache IncubatingプロジェクトであるSINGAは、ディープラーニングモデルをトレーニングするための一般的な分散型ディープラーニングプラットフォームです。 その設計は、レイヤーの抽象化に基づく直感的なプログラミングモデルの設計です。 SINGAには、スケーラブルな分散トレーニングを促進するための柔軟なアーキテクチャがあります。

フィードフォワードネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、さらには制限付きボルツマンマシン（RBM）のようなエネルギーモデルなど、さまざまな人気のあるディープラーニングアーキテクチャをサポートします。

まとめ

これで、世界で最もパフォーマンスが高く、広く使用されているMLフレームワークのいくつかに名前を付けました。 今度は、次のMLモデルとアプリケーションでこれらを試してみる番です。 最良の部分は、各ツールに、機械学習をはるかに楽しくエキサイティングにする独自の機能が付属していることです。

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