OSS×クラウド最新TOPICS 2020年10月5日 11:23
機械学習アプリケーションのホスト環境を構築。
ラベル付けをPythonプログラムで実行。
→github.com →FeatureLabs/compose
機械学習モデルをアプリに統合するためのAppleフレームワーク。
→github.com →apple/coremltools
機械学習APIを構築。
→github.com →cortexlabs/cortex
自動化された機能エンジニアリング用Pythonライブラリ。
→github.com →FeatureLabs/featuretools
Go言語用機械学習ライブラリ。
→github.com →sjwhitworth/golearn
「TensorFlow」「PyTorch」「Python関数」などからカスタマイズ可能なUIコンポーネントを作成。
→github.com →gradio-app/gradio
スケーラブル分散型の機械学習用インメモリプラットフォーム。
「Apache Spark」と「Apache Kafka」を使用して、リアルタイムデータによる機械学習モデルを実行。
高性能AI研究用の軽量PyTorchラッパー。
→github.com →PyTorchLightning/pytorch-lightning
Python機械学習ライブラリ。
→github.com →scikit-learn/scikit-learn
「Python」「Octave」「Java」「Scala」「Ruby」「C#」「R」「Lua」などへの自動生成された統合インターフェースを提供。
→github.com →shogun-toolbox/shogun
「Apache Spark」および「Apache Hadoop」用の機械学習ライブラリ。
コードを1行も記述せずに、機械学習パイプラインを構築できるGUIワークベンチ。
以上、下記URLからの要約
https://www.infoworld.com/article/3575420/14-open-source-tools-to-make-the-most-of-machine-learning.html
2022年11月8日(火)11:00~12:00 『エッジAI導入までのロードマップ 〜 なぜエッジAIのPoCは苦労するのか?~』 と題したウェビナーが開催されました。 皆様のご参加、誠にありがとうございました。 当日の資料とサマリー動画を以下から無料でご覧いただけます。 ご興味のある企業さま、ぜひご覧ください。
Julius(ジュリアス)とは、オープンソースの大語彙連続音声認識エンジンです。「高性能」「小フットプリント」のデコーダソフトウェアとして、「ワードN-gram」と「コンテキスト依存HMM」に基づいてリアルタイムデコードを実行できます。ディープニューラルネットワークもサポートしています。
BERT(バート)とは、自然言語処理(NLP)タスクの事前トレーニング手法です。事前トレーニングされたBERTモデルを1つの追加出力レイヤーで微調整することで、「質問応答」や「言語推論」などの幅広いタスクに対応する最先端のモデルを作成できます。Google Researchが中心となり開発が進められています。
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