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)」
ざっくりわかる「機械学習」シリーズ。
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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。
コンピュータビジョンおよびマシンラーニングソフトウェアライブラリ「OpenCV」の概要を解説。 「OpenCV」とは 概要 OpenCVとは、デジタル画像処理とコンピュータビジョンのための高性能ライブラリ。 「リアルタイムコンピュ...
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。
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。機能が充実している高品質ライブラリです。
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。
TensorFlow(テンソルフロー)。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。
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。
第2回「多要素認証の種類と方法」
本資料を見るには次の画面でアンケートに回答していただく必要があります。
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