ざっくりわかる「機械学習」---第4回 主要な機械学習フレームワーク(ライブラリ) | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。
ざっくりわかる「機械学習」---第4回 主要な機械学習フレームワーク(ライブラリ) | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。
[2016年12月21日 ]
ざっくりわかる「機械学習」シリーズ。
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第4回は『主要な機械学習フレームワーク(ライブラリ)』です。
機械学習フレームワーク(ライブラリ)を使用すると、ガイダンス/チュートリアルに従うだけで、基本的な機械学習処理を走らせることができます。
機械学習フレームワーク(ライブラリ)には、多くの種類があり、それぞれで特徴が異なります。それらの中から人気が高いオープンソースプロダクトを5製品紹介します。
| 名称 | TensorFlow |
| 読み方 | テンソルフロー(テンソーフロー) |
| 主要開発元 | |
| オープンソースライセンス | Apache License version 2.0 |
・Googleが自社のプロダクトにも使用
・データフローグラフで、複雑なネットワークを分かりやすく記述できる
・ローレベルオペレータも手書きできる汎用性
・高パフォーマンス/スケーラビリティ
・研究レベルから実プロダクトまで扱える効率性
| 名称 | Microsoft Cognitive Toolkit |
| 読み方 | マイクロソフト コグニティブ ツールキット |
| 主要開発元 | Microsoft |
| オープンソースライセンス | MIT License |
・音声/画像認識などのディープラーニングモデルにおいて高い処理速度を実現
・有向グラフを利用してニューラルネットワークを一連の演算的ステップとして記述
・自動差別化を持つ確率的勾配降下(SGD)モデルを実装
・音声認識/画像認識/検索適合性評価などのタスク支援を目的とする
・複数GPU上での動作を念頭に置いて設計
→OSS×クラウド情報 →Microsoft Cognitive Toolkitとは
| 名称 | DSSTNE |
| 読み方 | デスティニー |
| 主要開発元 | Amazon |
| オープンソースライセンス | Apache License version 2.0 |
・スパースデータ(値のほぼすべてがゼロであるデータ)の処理に強い
・1つのツールでデータ分析/学習/モデル評価できる
・マルチGPUスケール
・CPU上とGPU上のどちらでもタスクを実行
| 名称 | Caffe |
| 読み方 | カフェ |
| 主要開発元 | Berkeley Vision and Learning Center |
| オープンソースライセンス | BSD 2-Clause license |
・画像認識に特化(高精度画像識別)
・学習済モデル配布フレームワーク「Caffe Model Zoo」
・CNNでの「画像の多クラス分類」「特徴ベクトルの抽出」「転移学習」
・開発コミュニティが活発
| 名称 | Chainer |
| 読み方 | チェイナー |
| 主要開発元 | Preferred Networks(日本製) |
| オープンソースライセンス | MIT License |
・ChainerはPythonのライブラリとして提供
・ニューラルネットワークを誤差伝播で学習
・「Define-by-Run」方式→「ネットワーク構築」と「学習」を同時に行う
・「Flexible(柔軟性)」「Intuitive(直感的)」「Powerful(高機能)」
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１９９３年、株式会社野村総合研究所（ＮＲＩ）入社。
インフラ系エンジニア、ＩＴアーキテクトとして、証券会社基幹系システム、証券オンライントレードシステム、損保代理店システム、大手流通業基幹系システムなど、大規模システムのアーキテクチャ設計、基盤構築に従事。
２００３年、ＮＲＩ社内に、オープンソースの専門組織の設立を企画、１０月に日本初となるオープンソース・ソリューションセンター設立。
２００６年、社内ベンチャー制度にて、オープンソース・ワンストップサービス 「ＯｐｅｎＳｔａｎｄｉａ（オープンスタンディア）」事業を開始。オープンソースを活用した、企業情報ポータル、情報分析、シングルサインオン、統合ＩＤ管理、ドキュメント管理、統合業務システム（ＥＲＰ）などの事業を次々と展開。
オープンソースビジネス推進協議会（ＯＢＣＩ），ＯｐｅｎＡＭコンソーシアムなどの業界団体も設立。同会の理事、会長や、ＮＰＯ法人日本ＡＤｅｍｐｉｅｒｅの理事などを歴任。
２０１３年、ＮＲＩを退社し、株式会社オープンソース活用研究所を設立。
Microsoftは、オープンソース自然言語処理ライブラリ「Icecaps」を発表した。 「Icecaps」とは 「Icecaps(Intelligent Conversation Engine:Code and Pretrained Systems)」は、ユーザーが会話型システムを構築およびカスタマイズするた...
scikit-learn(サイキットラーン)とは、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリです。機械学習アルゴリズムを幅広くサポートしており、「分類回帰クラスタ分析」「ニューラルネットワーク」「サポートベクターマシン」「ランダムフォレスト」「k近傍法」などを手軽に実装できます。
Chainer(チェイナー)とは、日本製の深層学習フレームワークです。ニューラルネットワークを誤差伝播で学習するライブラリで、Pythonで柔軟に記述し学習させることができます。特徴として「柔軟性」「直感的」「高機能」の3つを掲げています。
Caffe(カフェ)とは、オープンソースのディープラーニングライブラリです。画像認識に特化しており、「高速動作」「GPU対応」「洗練されたアーキテクチャ/ソースコード」「開発コミュニティが活発」などの特徴があります。C++/Python/MATLABなどで使用できます。
TensorFlow(テンソルフロー)とは、Googleの機械学習/ディープラーニング/多層ニューラルネットワークライブラリです。データフローグラフを使用したライブラリで複雑なネットワークを分かりやすく記述できます。高い汎用性により研究レベルから実プロダクトにまで活用できます。
MXNet(エムエックスネット)とは、「効率」と「柔軟性」を両立したディープラーニングフレームワークです。AWSが公式サポートを表明したことで大きな注目を集めています。
Theano(テアノ)とは、Python用数値計算ライブラリです。多次元配列を効率的に使用する数式について定義/最適化/評価でき、ディープラーニング計算処理によく利用されます。
Eclipse Deeplearning4j(イクリプスディープラーニングフォージェイ)とは分散型深層学習ライブラリです。「Java」「JVM(Java仮想マシン)」「各種アルゴリズム」をサポートします。
Keras(ケラス)とは、Python実装の高水準ニューラルネットワークライブラリです。「TensorFlow」「Microsoft Cognitive Toolkit」「Theano」上で実行できます。
Microsoft Cognitive Toolkit(マイクロソフトコグニティブツールキット)。AI技術を利用したディープラーニング(深層学習)ツールキットです。旧称「CNTK」から改名されました。
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