2022年のWebデザイナーのための7つの最高の機械学習フレームワーク

公開: 2021-11-29

機械学習フレームワークは、機械学習モデルの開発にとって非常に重要です。 Web設計者は、MLフレームワークをWeb開発に利用し、展開用の機械学習モデルを簡単に構築できる必要があります。 この記事では、Webデザイナーに最適な7つの機械学習フレームワークとその主要な機能について説明します。

機械学習フレームワークとは何ですか？

機械学習フレームワークは、機械学習の開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルをより簡単かつ迅速に構築、維持、展開できるようにするインターフェース、ツール、またはライブラリです。 これらのツールまたはライブラリは、効率的なMLOpsおよびDevOpsライフサイクルを維持し、MLモデル管理フレームワークを確立するのに役立ちます。

開発者は、基盤となる機械学習アルゴリズムを理解する必要はありません。 これにより、Webデザイナーまたは機械学習開発者は、事前に構築されたライブラリとツールを使用して機械学習モデルを構築できます。 いくつかの機械学習フレームワークの例は、Tensorflow、Scikitlearnなどです。

MLフレームワークの機能

機械学習フレームワークのいくつかの重要な機能は次のとおりです。

MLフレームワークの機能

  • 使いやすさ：機械学習フレームワークは、プログラミングのバックグラウンドが異なるユーザーにとって使いやすいものでなければなりません。
  • 優れたドキュメントが必要： MLフレームワークは十分にドキュメント化されており、複数のプログラミング言語の使用法を提供する必要があります。
  • MLシステムとコンセプトモデルを構築するためのシンプルなプログラミング構文と適切にレイアウトされた構造を提供することで、機械学習の複雑さを軽減する必要があります。
  • データ前処理とMLモデル構築機能が必要です。MLフレームワークは、いくつかのデータ前処理モジュールと機械学習アルゴリズムを提供する必要があります。
  • 自動展開とモデル監視機能が必要です。機械学習フレームワークにはMLOpsとmodelopsが組み込まれており、新しいバージョンのモデルをモデルハブに保存し、モデルの管理と監視を確実に行える必要があります。
  • 手頃な価格である必要があります。オープンソースでない場合、MLフレームワークには手頃なサブスクリプションコストが必要です。
  • 機械学習フレームワークは、トレーニング後にMLモデルのパフォーマンスを向上させる必要があります。

Webデザイナーのための7つの最高の機械学習フレームワーク

Webデザイナーに最適な7つの機械学習フレームワークとその機能について以下で説明します。

Tensorflow

Tensorflowは、2015年にグーグルブレインチームによって開発されたオープンソースのMLフレームワークであり、C ++、Python、CUDAで記述されており、ウェブデザイナーとML開発者が回帰MLモデルとニューラルネットワークMLモデルを構築できるようにします。 Tensorflow MLフレームワークは、Web開発プロセスで簡単に使用できるMLモデルの構築に役立ちます。 Tensorflowはテンソルを使用して、計算に使用される数値を保存します。

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Tensorflowの機能

  • 機械学習をカスタマイズする機能：Tensorflowを使用すると、WebデザイナーとML開発者はカスタマイズされたMLモデルを簡単に構築できます
  • また、効率的なモデル管理フレームワークでもあります。これにより、MLモデルのシームレスな管理が可能になり、MLOpsが容易になります。
  • CPUとGPUに関する分散トレーニングを提供します
  • より高速なランタイムとKerasとの統合
  • JavaScriptモジュールとして使用できます：Tensorflow.jsは、Webデザイナーまたは開発者がMLモデルをWebアプリに統合するために簡単に使用できます
  • tf.servingまたはtf.liteを使用してWeb開発パイプラインを簡単にデプロイできます

MicrosoftAzureMLスタジオ

これは、機械学習モデルを作成およびトレーニングし、それらをWeb開発で使用できるAPIに変換するために、MicrosoftAzureによって開発された機械学習フレームワークです。 また、MLワークフローの複雑さを軽減します。

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MicrosoftAzureMLスタジオの機能

  • ドラッグアンドドロップ機能を使用するグラフィックユーザーインターフェイスを備えており、WebデザイナーやML開発者が簡単に使用できます。
  • MLモデルの構築に必要なデータ前処理および視覚化機能を提供します
  • Azure ML Studioはコードを必要としないため、Webデザイナーは非常に簡単に使用できます。
  • クラウドストレージとAPIを備えており、WebデザイナーやML開発者がデプロイに使用できます。

Scikitは学ぶ

これは、2007年にDavid Cournapeauによって開発されたオープンソースの機械学習フレームワークであり、主にPythonで記述されています。これにより、開発者は、回帰、クラスタリング、モデル選択、その他の前処理モジュールなど、MLアルゴリズム用のさまざまな組み込みモジュールを使用して機械学習モデルをトレーニングできます。また、ユーザーフレンドリーです。

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Scikitlearnの機能

  • 教師ありおよび教師なしMLアルゴリズム、特徴抽出、および前処理に使用できるモジュールを提供します。これらのモジュールは、ML開発でWebデザイナーおよびML開発者によって使用されます。
  • デプロイのためのMLモデルの使いやすさを提供します。 Webデザイナーは、Scikit learnを使用して、Web開発で使用されるMLモデルをトレーニングおよび保存することが簡単にできます。

Apache Mahout

これは、Apache Software Foundationによって2008年4月に開発され、JavaとScalaで記述された機械学習フレームワークです。 MahoutはHadoopライブラリを使用しており、開発者はクラウドで機械学習システムを構築できます。Webデザイナーはmahoutを使用して推奨エンジンを簡単に構築できます。 シンプルさ、スケーラビリティ、および速度のために、これを強くお勧めします。

ApacheMahoutロゴ

apachemahoutの機能

  • これは、開発者が独自の分散アルゴリズムを迅速に開発できるようにする分散線形代数フレームワークを提供することにより、Web設計者を支援します。
  • Apache mahoutは、k-means、MLモデルのトレーニングに使用されるストリーミングk-meansなどの組み込みクラスタリングアルゴリズムを提供します。また、単純ベイズもサポートします。
  • これは、Hadoopとmap-reduceを使用してビッグデータを作成し、Web開発者とML開発者がレコメンダーエンジンを構築するために使用します。

Caffe2

これは、2017年にBerkeley Vision and Learning Centerによって開発された機械学習フレームワークであり、C++とPythonで記述されています。 柔軟性があり、使いやすいです。

Caffe2ロゴ

Caffe2の機能

  • これは、Webデザイナーがデプロイで使用する事前トレーニング済みモデルを保存する方法を提供します：Caffe model zoo
  • 高速で、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に使用でき、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）をサポートします。
  • これは、画像のセグメンテーションおよび分類機能を備えたWebアプリを構築するために使用されます

Pytorch

これは、2016年にFacebookのAI Research lab（FAIR）によって開発された機械学習フレームワークです。安定性と機械学習の展開を容易にするために構築されたフレームワークです。 C ++、Python、Cudaで書かれています。

Pytorchロゴ

Pytorchの機能

  • 高速計算にテンソルを使用するため、WebデザイナーやML開発者が効率的に使用できます。
  • グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）および中央処理装置（CPU）で使用でき、グラフベースの実行を提供します。
  • 開発者は、MLモデルをAPIとして、Webおよびモバイルにデプロイし、効率的なモデル管理フレームワークとして機能させるために使用できます。
  • Pytorchはディープラーニングに効率的であり、NLPはNumPyと統合されています
  • PyTorchは、GPUおよびCPU用に最適化された深層学習テンソルライブラリです。

Apache Singa

これは、2015年にApache Software Foundationによって開発された機械学習フレームワークであり、Web開発者が機械学習モデルを簡単に作成できるようにします。 記述：C ++、Python、Java。

ApacheSingaロゴ

ApacheSingaの機能

  • 分散トレーニングを可能にするWebデザイナーとML開発者に柔軟なアーキテクチャを提供します
  • MLモデルをトレーニングするためのシンプルなプログラミングモデルと分散学習を提供し、NLPと画像のセグメンテーション、線形回帰とロジスティック回帰に使用できます。

結論

Web設計者は、機械学習フレームワークを使用して、オンラインで使用するための優れた機械学習Webアプリケーションを構築できます。 機械学習フレームワークはたくさんあり、それらはさまざまなプログラミング言語で書かれていますが、この記事ではWebデザイナーに最適なMLフレームワークについて説明しました。 各MLフレームワークの機能は、Webデザイナーが簡単に採用できる理由を説明しています。

よくある質問

MLモデルのトレーニングには機械学習フレームワークが必要ですか？

はい。MLモデルのトレーニングに適したアーキテクチャを提供するため、機械学習フレームワークを使用してMLモデルをトレーニングすることが重要です。

Webデザイナーは、MLフレームワークとMLモデルの構築に精通している必要がありますか？

はい、そうする必要があります。Webデザイナーは、これらのMLモデルを本番環境にデプロイすることを知っている必要があるからです。