【2023年】揺れ動く上位7つのAIフレームワーク

Gartner の市場調査レポート 2022 では、世界の人工知能 (AI) 産業は 2022 年から 26.9% 増加し、2023 年までに 7,500 億ドルに達すると予測されています。【AI】や【ディープラーニング】などの現代用語は新しいものではないが、人工知能を用いるシステム開発はまだ困難とチャレンジが多くあります。 その結果、開発プロセスを簡素化するために、多くの AI 開発ツールやサービスが登場しました。NETKO Solutionに参加して、AI開発をシンプルにする「AIフレームワーク」について学びましょう！

AI フレームワークとは?

【フレームワーク】は【骨格】を意味するように翻訳されて、開発中に頻繁に使用されるプログラムを整理して、時間と労力を最適化するためのメカニズムです。 フレームワークを使用することで、最初から書く必要はなくて、既存のプログラムの小さな部分を変更して、他の目的に再利用できます。 

フレームワークは、開発者の負担を減少するだけでなく、企業に管理上のメリットをもたらします。

人工知能の開発プロセスでは、作業フレームワークの使用が非常に重要です。 その中で、開発者が無料に給与できるオープンソースフレームワーク（OSS）が最も注目されています。

AI 用語

人工知能 (AI): 人工知能は、人間の思考と学習プロセスをシミュレートすることを目的としてすべての技術です。

• Machine Learning (ML): 機械学習。
• Natural Language Processing (NLP): 自然言語処理。
• Computer Vision: コンピュータ・ビジョン。
• Robotics：ロボティクス。
• Sensor Analysis: センサー分析
• Optimization And Simulation: 最適化とシミュレーション。
• Language Synthesis: 言語の合成。

その中で、最も大切なのは：

• Data mining (DM)：データセットから有益情報を取得することを目指し、データを開拓します。ビッグデータを処理し、より小さなデータセットにも効果があることを向いています。
• Machine Learning (ML)：機械学習はAIの一つの分野であり、自動で以前経験を積む可能がある、行為を改善するのように働きました。この分野に属するテクノロジーと言えば、サポッとベクターマシン、決定本、バイズ学習、非階層型クラスター、アソシエーション・ルール・ラーニング、回帰、ニューラルネットワークなどのテクノロジー思い浮かびます。
• Neural Networks (NNs): ニューラルネットワークはMLの一つの分野であり、ニューラルネットワークの神経糸をもとにして、神経細胞として相互接続されたノードのセットを構築されました。コンピューターにはこのNNを通じて学習能力があります。
• Deep Learning (DL)：深層学習はNNの拡張であり、多数のNNをマルチレイヤー NN アーキテクチャに組み合わせます。そこで、一つのNNが一つのレイヤーであり、機械学習を何倍も効率的にします。 一般的にはディープ・ニューラル・ ネットワーク (DNN)、畳み込みニューラル・ネットワーク (CNN)、リカレント・ ニューラル ・ネットワーク (RNN)、敵対的生成ネットワーク (GAN) などのアーキテクチャがあります。

【2023】多く使用されているAIフレームワーク

深層学習にAIフレームワークを正確に選ぶこと。。。。ソフトプロジェクトの長期的に成功にとっては非常に大切であり、深層学習にも例外ではありません。AIフレームワークと言えば、TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, PyTorch, Keras, MXNetが含まれている必要があります。これらの AIフレームワーク比較してみましょう

AIフレームワーク: MXNet

MXNetはマサチューセッツ工科大学、ニューヨーク大学、カーネギー メロン大学、シンガポール国立大学など有名な大学により発展されました。

2016年に、AWSのアマゾンはMXNetを正式にサポートします。

MXNet の機能：

• 高いスケーラビリティ
• 最新の Python、JavaScript、C++、Julia などの複数の言語をサポート
• 命令型プログラムと宣言型プログラムの組み合わせを使用する
• モバイルデバイスとの互換性

AIフレームワーク: Keras

Kerasはグーグルで働くエンジニアのFrancois Cholletによって開発されました。現在テンソルと統合され、tf.kerasの形で使用されています。

Kerasの機能：

• 初心者でさえ構築でき、分かりやすいです。
• テンソルフロー、マイクロソフトコグニティブツールキット、テアノなどの他のフレームワークをサポートします。
• プロトタイプを作成するときに役立ちます。

AIフレームワーク: TensorFlow

TensorFlowは、グーグルのグーグルブレイン部門の科学者とエンジニアによって、機械学習とディープ ニューラル ネットワークの研究のために開発されました。 音声認識、言語翻訳、画像認識、画像のテキスト変換など、多くの用途を持つフレームワークの1つです。テンソルは、他のAI フレームワークと比べて、最高のオープンソース フレームワークとして評価されています。このフレームワークは、グーグル および アマゾンクラウド環境でも開発できます。

TensorFlow の機能:

• C++ と Pythonで書かれています。
• 瞬間にデバッグできるし、使いやすいツール。
• GPU だけでなく、多くのCPUで実行できるため、学習したモデルからのトレーニングと実際のデータ処理が高速化されます。

AIフレームワーク: Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkitは元々マイクロソフト・リサーチ によって（Microsoft Computational Network Toolkit)開発されたCNTKでしたが、2016 年 10 月にメジャーアップグレード版後、名前が変更されました。会話で人のヴォイスを理解することを高速化するようなツールです。Sumitomo Mitsui Banking Corporationの自動に返事するシステムは日本で緊急使用されていると言われています。更にスカイプのリアルタイム翻訳にも使用されています。

 マイクロソフトコグニティブツールキットの機能：

• 強力な組み込みサポートによる高いスケーラビリティと効率
• 異なるフレームワーク間で深層学習モデルを交換するための初めての ONNX 形式のサポート

AIフレームワーク: PyTorch

PyTorchは、トーチ機械学習自然言語処理ライブラリに基づくディープ ラーニング フレームワークです。 元々はフェイスブックの人工知能チームによって開発されました。

このフレームワークは 2016 年に発売されたもので、まだ比較的新しいものですが、計算速度が速く、ソースコードが読みやすいため、テンソルフローに最も近いフレームワークです。

パイトーチの機能は

• 構文が明確で、読みやすい
• 動的計算グラフ
• 参考文献が多いので、研究者に人気

AIフレームワーク:Caffe

またはCaffe どちらが 最も古いフレームワークかという議論が今でも多いのです。それらは簡単なコンピューター ビジョン/ビジュアル コンピューティングですが、効果的なものです。

C＋＋を気づくこのフレームワークはGoogle が以前に発展した DeepDream プロジェクトの基盤であり、ネットワークが画像をどのように表示したかを示しています。それに、 Yahoo は Spark に移植しました。 Berkeley Vision Labによって発展されました。

長所：非常に汎用性が高く、パフォーマンスが高い。 RNN サポート。

短所：インストールが難しい、依存性が高い。

使い方：環境のコンピューター ビジョン システムをリードします。 Keras でサンプルを実施し、Caffe で展開します。

AI フレームワーク:Theano

テアノは、高級なレベルのフレームワーク (テンソルフローなど) の心です。 テアノの目的は、想像的な数学図書館になることです。そのため、隠されていることがアルゴリズムに精通している必要があります。 これは、モントリオール大学の MILA 研究室のフレデリック・バスティアンによって開発されました。

メリット: 非常に汎用性が高い。 RNNサポート。

デメリット: 低レベルのAPI。 アルゴリズムを強化する数学の専門家が必要です。

ユースケース: 機械学習 / 機械学習の専門家、複雑なアルゴリズム。