AI開発のためのオープンソースフレームワークトップ5

AI開発のためのベスト5オープンソースフレームワーク
1. Tensorflow
1. Caffe
1. Microsoft CNTK
1. Theano
1. Keras

AI開発のためのベスト5オープンソースフレームワーク

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、最近流行している2つの用語であり、時には互換的に使用されることもあります。しかし、両者は同じではありません。AIは人間の知性の特徴を持つタスクを実行できる機械を含む一方で、MLは明示的にプログラムされることなく現代のコンピュータが学習できるようにします。基本的に、MLはパターン認識と計算学習理論を通じてAIから進化しました。

Google、Microsoft、Facebook、IBM、Amazonなどの大企業は、自社の研究開発（R&D）に多額の投資を行い、ML、ニューラルネットワーク、自然言語処理、画像処理などの分野で進展を遂げたスタートアップを買収しています。

この記事では、特に有望または興味深いと思われるAI開発のための5つのベストオープンソースフレームワークをリストアップしました：

1. Tensorflow

TensorFlowは、深層学習または人工ニューラルネットワークのために構築されたGoogleのオープンソースソフトウェアライブラリです。これはGoogleのAI組織内のGoogle Brainチームによって開発され、2015年11月9日にApache 2.0オープンソースライセンスの下でリリースされました。TensorFlowはデータフローグラフを使用して数値計算を実行します。さまざまなプラットフォーム（CPU、GPU、TPU）で計算を簡単に展開できる非常に柔軟なアーキテクチャを持ち、デスクトップからサーバーのクラスター、モバイルおよびエッジデバイスまで対応しています。

Tensorflowは、システム内でデータが移動する様子を表すC++またはPythonグラフを生成できます。そのウェブサイトでは、あまり知識のない開発者を支援するためのチュートリアルやリソースが提供されています。GoogleはTensorFlowライブラリのMLコードをオープンソース化することで、複雑な深層ニューラルネットの構築、トレーニング、展開を簡素化しています。Google、Intel、Uber、QualcommはTensorflowを使用している企業の一部です。

2. Caffe

CAFFE（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、非常に高速で強力かつ効率的な深層学習フレームワークです。これはオープンソースであり、C++で書かれ、Pythonインターフェースを持っています。Caffeは、画像分類や画像セグメンテーションに向けたさまざまなタイプの深層学習アーキテクチャをサポートしています。公式ウェブサイトによると、1つのNVIDIA K40 GPUを使用して、1日に6000万枚以上の画像を処理できます。CNN、RCNN、LSTM、完全接続ニューラルネットワーク設計をサポートしています。また、GPUでの動作も良好で、操作中の速度に寄与しています。

Caffeフレームワークは、主に学術研究プロジェクト、マルチメディア、音声、さらには視覚に使用されます。このツールは、Ubuntu、Mac OS X、Windowsなどのオペレーティングシステムもサポートしています。Yahoo!は最近、CaffeをApache Sparkと統合してCaffeOnSparkという分散深層学習フレームワークを作成しました。

3. Microsoft CNTK

Microsoft Researchによって開発されたMicrosoft Cognitive Toolkit（以前はCNTKとして知られていました）は、非構造化データの大規模データセットを処理するためにニューラルネットワークを使用することを目的とした深層学習フレームワークです。CNTKは、トレーニング時間が短く、使いやすいアーキテクチャのため、非常にカスタマイズ可能です。CPUのみのシステム、単一のGPU、複数のGPU、または複数のGPUを持つ複数のマシンで実行しても優れたパフォーマンスを誇ります。独自のパラメータ、アルゴリズム、ネットワークを選択できます。PythonとC++で書かれています。音声認識分野でより人気がありますが、CNTKはテキスト、画像、RNNトレーニング（再帰型ニューラルネットワーク - 一種のニューラルネットワーク）にも使用できます。

4. Theano

Theanoは、深層学習のために設計されたPythonライブラリです。これは、多次元配列を含む数学的表現を定義、最適化、評価することを高い効率で可能にします。GPUを使用し、効率的な記号微分を実行できます。このツールには、NumPyとの統合、動的Cコード生成、記号微分などの機能が含まれています。このツールは、Linux、Mac OS X、Windowsなどのプラットフォームをサポートしています。

5. Keras

Pythonで書かれたKerasは、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano、またはMXNetなどの深層学習フレームワークの上で動作するオープンソースライブラリです。この高レベルのニューラルネットワークAPIは、深層ニューラルネットワークでの迅速な実験を可能にするように設計されています。ユーザーフレンドリーで、モジュール式で、拡張可能であることに重点を置いています。このツールは、CPUとGPUの両方に最適化されています。