今日試すことができるトップ7のオープンソースディープラーニングライブラリ

ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、人間に自然にやってくる何かを行うためのコンピューターの教育とトレーニングに焦点を当てています。例と経験を通して学びます。 人間の脳の機能、特にデータを処理し、意思決定のための神経パターンを作成する方法を模倣しようとしています。

ディープラーニングには、人間の脳の構造に触発されたアルゴリズムが含まれます。 これらのアルゴリズムは、人工ニューラルネットワークと呼ばれます。 ディープラーニングモデルは、画像、テキスト、または音声から直接分類機能を実行することを学習できます。

これらのモデルは、ラベル付きデータセットと複数のレイヤーで構成されるニューラルネットワークアーキテクチャを使用してトレーニングされます。 適切なトレーニングとデータがあれば、ディープラーニングモデルは人間の知性を超える精度を達成できます。

ディープラーニングはまだ進化している概念であるため、フィールドに入るだけの初心者にとってはかなり圧倒される可能性があります。 このようなシナリオでは、前進するための最良の方法は、オープンソースのディープラーニングプラットフォームを利用することです。 これらのディープラーニングライブラリには、フィールドについてさらに学び、機械学習スキルを磨くのに役立つアクティブなコミュニティが付属しています。

ここに、あなたが精通していなければならない10のオープンソースディープラーニングライブラリがあります！

トップオープンソースディープラーニングライブラリ

1）TensorFlow

TensorFlowは、機械学習とディープラーニングのためのオープンソースのエンドツーエンドプラットフォームです。 JavaScriptに基づいたこのソフトウェアライブラリには、ブラウザでのMLモデルのトレーニングとデプロイを可能にするツールとコミュニティリソースのエコシステム全体が備わっています。

TensorFlowは、最先端のMLモデルとML計算の迅速な開発を容易にする、きちんとした柔軟なアーキテクチャを備えています。 CPUとGPUの両方、およびTPUプラットフォームでシームレスに実行できます。

TensorFlowには、TensorFlowLiteと呼ばれるモバイルおよび組み込みデバイスにモデルをデプロイするための軽量ライブラリもあります。 また、大規模な本番環境でMLモデルをトレーニング、検証、デプロイしたい場合は、TensorFlowExtendedがあります。

2）ケラス

Kerasは、TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、およびPlaidML上で実行できるオープンソースのニューラルネットワークライブラリです。 Pythonで記述されているため、非常にユーザーフレンドリーで、モジュール式で、拡張性があります。

Kerasは、深いニューラルネットワークでの高速実験を可能にしますが、低レベルの計算を処理することはできません。 低レベルの計算には「バックエンド」と呼ばれる別のライブラリを使用します。

速度はKerasの主要な利点です。データの並列処理のサポートが組み込まれているため、大量のデータを処理すると同時に、モデルのトレーニングに必要な時間を短縮できます。 また、Kerasは多くのデバイスとプラットフォームでサポートされているため、ディープラーニングモデルの多くのAIコミュニティで広く使用されています。

3）Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）は、商用グレードの分散型ディープラーニング用にMicrosoftが設計したオープンソースのツールキットです。 これは、有向グラフを介した一連の計算ステップとしてのニューラルネットワークの機能を示しています。

CNTKは、独自のモデル記述言語（BrainScript）を介してスタンドアロンMLツールとして使用することも、Python / C＃/C++コードにライブラリとして組み込むこともできます。 これにより、フィードフォワードDNN、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）などの一般的なモデルタイプを組み合わせることができます。

さらに、複数のGPUとサーバー間での自動微分と並列化により、確率的勾配降下法（エラーバックプロパゲーション）学習を実装することもできます。

4）カフェ

Caffeは、C ++で記述されたディープラーニングライブラリですが、Pythonインターフェイスを備えています。 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、スピード、表現、モジュール性という3つの基本的な機能を念頭に置いて設計されました。 アプリケーションとイノベーションを促進する表現力豊かなアーキテクチャを備えている一方で、Caffeの拡張可能なコードは積極的な開発を促進します。

モデルの定義とパフォーマンスの最適化のためにハードコーディングする必要はありません。 Caffeの速度は、業界での展開や研究実験に最適です。

5）PyTorch

PyTorchは、Torchライブラリに基づくオープンソースのMLフレームワークです。 これは、研究のプロトタイピングから本番環境への展開までの道のりを加速するように設計されています。 PyTorchには、開発の中心的な焦点である高度に洗練されたPythonインターフェイスとともにC++フロントエンドがあります。 これには2つの高レベルの側面があります–

• テープベースの自動差分システムで設計されたディープニューラルネットワーク。
• グラフィックスプロセッシングユニットを介した強力な加速機能を備えたテンソルコンピューティング。

PyTorchは、自然言語処理やコンピュータービジョンなどのアプリケーションに使用されます。 その「torch.distributed」バックエンドは、研究と生産におけるスケーラブルな分散トレーニングとパフォーマンスの最適化を促進します。

6） DeepLearning4J

Deeplearning4j（DL4J）は、Javaで記述され、JavaおよびScala用に開発された最初の商用グレードの分散型ディープラーニングライブラリです。 したがって、Scala、Clojure、KotlinなどのJVM言語と互換性があります。

DL4Jは、最新の分散コンピューティングフレームワークであるApache SparkとHadoopを活用して、トレーニングを加速し、分散CPUとGPUで使用するためにAIをビジネス環境にもたらします。 実際、マルチGPUでのDL4Jのパフォーマンスは、Caffeのパフォーマンスと同等です。

7）テアノ

Theanoは、多次元配列を含む数式を定義、最適化、および評価するのに役立つPythonライブラリです。 TheanoはNumPyとの優れた統合を特徴としており、GPUを使用してデータ集約型の高速計算を実行します。 また、効率的なシンボリック微分があり、Cでの動的コード生成が可能です。

Theanoは主に、ディープラーニングで使用される大規模なニューラルネットワークアルゴリズムに必要なさまざまなタイプの計算を処理するように設計されています。 したがって、ディープラーニングプロジェクトを開発するための強力なツールです。 構造を取り、NumPyやその他のネイティブライブラリを使用する効率的なコードに変換できます。

まとめ…

私たちが言及した7つ以外にも、他にも多数のディープラーニングライブラリがあります。 TFLearn、Caffe2、Torch、DLib、Neon、Chainer、H2O.ai、Shogunなどがあります。 ディープラーニングの初心者の場合は、すべてのツールとディープラーニングプラットフォームを一度に急いで使用しないでください。

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