トップ 9 AI フレームワークとツール [支持者 + 課題]

進歩が前面に出ているこの時代に、人工知能は機会を最大限に活用しています。

世界の AI 市場を見てみると、2022 年から 2030 年にかけて年平均成長率 38.1% で市場規模が拡大していることがわかります。

2021 年に調査されたように、世界の AI 市場は 870 億 4000 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セクターで需要が増加するでしょう。

AI データセンターでの並列コンピューティングの使用の増加、データ トラフィックの増加、および複数のアプリケーション業界にまたが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は、近年および今後数年間の AI 需要の急増の主な要因です。

さらに、世界的なハードウェア コストの削減により、業界全体の発展が促進されています。 市場の拡大を促進するその他の重要な要素の 1 つは、さまざまな主要企業によるパートナーシップとコラボレーションの増加です。 さらに、人間を認識する AI システムの開発にますます重点が置かれるようになると、今後数年間で AI インフラストラクチャ業界に利益をもたらす可能性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) の需要が高まっています。 その結果、コミュニティが成長し、学習 AI 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を支援するための優れたフレームワークのいくつかについて説明します。

注目すべき最高の AI フレームワークとツール

それでは、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、それらについて詳しく知り、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ください。

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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 インターフェースです。 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見なされているため、分散トレーニングも可能です。 ここで、機械モデルは、効果的なフォーマットでユーザが必要とする任意のレベルの抽象化で教えることができる。

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、多くの処理能力を備えています。 したがって、任意の CPU または GPU で使用できます。 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、多数のノードを介して受信データをルーティングし、判断または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 の事前トレーニング済み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、および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 ニューラル ネットワーク ベースのフレームワークです。 その効率的なスケーリング環境は、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高速化します。

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長としており、Skype、Cortana などの重要な企業による採用に最適な選択肢であり、表現力豊かでユーザー フレンドリーなデザインになっています。

これは、生産性、スケーラビリティ、パフォーマンス、および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、最大の効率を促進するリソースが組み込まれています。

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 の最新の進歩を利用して開発された 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 モデルのトレーニングを成功させます。

課題：

モバイル ARM との互換性だけでなく、視覚化ボードもありません。

3. カフェ

Caffe は、一連のトレーニング済みニューラル ネットワークがプリロードされたディープ ラーニング ネットワークです。 締め切りが厳しい場合は、これが一番の選択肢です。 このフレームワークは、その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アクティブなオープンソース 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、信じられないほどの速度と効率も得られます。

支持者:

C、C++、および 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、その速度または時間節約機能により、定量的なジョブを実行する際の卓越性を凌駕します。

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専念しています。 たとえば、多次元配列の計算は、Theano が所有するかなりの量のパワーを必要とします。 Theano は Python ベースの人気のあるプログラミング言語であり、迅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、より高速な式の評価が可能になります。 さらに、数が少ない場合でも、優れた精度比を提供します。 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 の最新のイテレーションに期待されるアップグレードや機能の追加はありません。

5. アマゾンの機械学習

Amazon 機械学習は、自己学習技術の開発において高度な支援を提供します。 このプラットフォームは、AWS、S3、Amazon Redshift などの多くのサービスに既にユーザー ベースを持っています。 これは、モデルに対して 3 つの操作 (データ分析、モデル トレーニング、モデル評価) を実行する Amazon マネージド 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対応するツールを見つけることができます。 セキュリティは最優先事項であるため、この製品には完全なデータ暗号化が含まれています。 それとは別に、すべての重要なデータベースへのアクセスだけでなく、データ分析と理解のための幅広いツールを提供します。

提案者:

このフレームワークを使用すると、大量のコードを記述する必要がなくなります。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、機械学習研究者から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、柔軟性に欠けます。したがって、特定の正規化または機械学習のアプローチを選択することはできません。 データの視覚化に関して言えば、Amazon の機械学習は不十分です。

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6.シキットラーニング

scikit-learn は、信頼性の高い堅牢な Python の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、直接的および計算された再発、バンチング、決定木、および k-implie が含まれます。

ますます高度な計算の実装を開始するまでは、機械学習を始めたばかりの場合、Scikit-learn は十分すぎるほどのツールです。 バンチング、リラプス、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さえ、数行で実行できます。 さらに、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:

ライブラリは BSD ライセンスの下で提供されます。つまり、わずかな法的およびライセンス上の制約があるだけで無料です。 使い方が簡単なだけでなく、scikit-learn パッケージは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。 消費者の行動予測、神経画像の生成など、さまざまなケースでの使用を目の当たりにすることができます。

Scikit-Learn は、世界中の大規模なオンライン コミュニティ サポート、著者、経験豊富な協力者によって支えられています。 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：

詳細または詳細な調査には適していません。

7.ケラス

アクティビティを行う Python の方法を好む場合は、Keras が最適です。 Keras には、Theano または TensorFlow 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型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、デバッグと調査が簡単です。 Keras は表現力があり、順応性があり、探索的研究に適しています。 迅速な実験を可能にするために作成され、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 ステップの数が削減されます。 簡単で一貫性のあるインターフェイスである Keras を使用すると、オーダーメイドのビルディング ブロックを作成して、新鮮な研究アイデアを伝えることができます。 新しいレイヤー、測定値、最先端のモデルを作成しながら、迅速かつ簡単にプロトタイピングを行うことができます。

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、柔軟性が低く、より洗練されたフレームワークです。 TensorFlow Multi-GPU よりもオンラインで利用できるプロジェクトは少なく、完全には機能していません。

8. MXNET

これは、忘れやすい背景を使用して計算時間をメモリと交換します。これは、非常に長いシーケンスの再帰ネットに特に最適です。 MXNet は、もう 1 つの有名なディープ ラーニング 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 が深層学習モデルを開発するのにも役立ちます。 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、コミュニティによって開発されたフレームワークの優れた機能と見なされる大企業によって明示的に管理されていません。 MXNET は TVM をサポートしています。これにより、展開の互換性が向上し、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。 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で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、およびその他の機能強化に関する実装時間が長くな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 プロフェッショナルが使用しています。 牽引力と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、コーディングも簡単で、クラウド プラットフォームとの最大限の互換性を備えています。 Pytorch ライブラリを拡張して、より適応性が高く、高速で、最適化に適したものにするための堅牢な API の包括的なセットがあります。 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：

2016 年のリリースでは、PyTorch は他よりも新しく、ユーザーが少なく、一般に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付けられている開発者コミュニティはまだ控えめです。

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あなたのための次のステップ！

リストされているこれら 9 つの AI フレームワークとツールは、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するのに役立ち、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、独自の特徴、一連の利点、および課題もあります。 ビジネス モデルまたは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従って、これらの AI フレームワークとツールを使用することができます。

これらのリストされた AI フレームワークとツールの特性、長所、および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、1 つをすぐに実装する必要があるということです。

この記事は、Heena Soni によって書かれました。 Heena は、さまざまなドメイン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である 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、テクノロジーの最新のノウハウについて更新されることを好みます。 LinkedIn で彼女をフォローできます。