AI開発におすすめのライブラリを紹介｜機械学習&ディープラーニング

ライブラリは、AI開発時の作業効率を上げるツールとして、多くのAIプログラマが活用しています。ライブラリには多くの種類が存在しますが、AI開発の対象や目的に応じた使い分けが重要です。本記事では、機械学習とディープラーニングのライブラリを中心にご紹介し、それぞれの特徴について書いていきます。

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AI開発に欠かせないライブラリとは？

プログラミングにおけるライブラリ

プログラミングにおけるライブラリとは、アプリ開発時に応用可能な一連の処理をプログラマに代わって行うソフトウェアのことです。ライブラリを活用することで、関数やソースコードの挿入の簡易化や数値計算の自動化が実現します。

用途で適切なライブラリは異なる

世の中にはさまざまなライブラリが存在しています。適切なライブラリを使用することで、作業時間を大幅に短縮でき、実行可能な処理の幅が向上します。

ライブラリとフレームワークの違い

ライブラリと類似した言葉にフレームワークがあります。これらの用語の間には技術面での違いが存在します。

機械学習・ディープラーニング向けライブラリ

機械学習やディープラーニングを対象としたライブラリには多くの種類が存在し、データ分析の目的や扱うデータの特徴に応じて適切なものを選びます。それぞれのライブラリについて特徴を紹介します。

1.scikit-learn

scikit-learnは、分類や回帰、クラスタリングをはじめとする様々な機械学習の手法が利用できるPython向けライブラリです。NumPyやSciPyの出力データを入力データとして使うことができるなど、他のライブラリと合わせて使用しやすいという特徴があります。

2.TensorFlow

TensorFlow は、Python、Javaを含む様々な言語で使うことができる機械学習ライブラリです。Googleが提供しているライブラリで、Googleの音声検索や翻訳、画像検索、検索エンジンの中のRankBrainにも使用されています。JavaScript向けやモバイルデバイス向けのものも公開されています。

3.Pytorch

Pytorchは、Facebookを中心に開発されたPythonの機械学習フレームワークです。Pythonのインターフェースだけでなく、C++のインターフェースも存在しています。
強力なGPUサポートを備えたNumpyのようなテンソル演算が可能となっています。また、defineByRunと呼ばれる、データが入力された際に動的にモデルを構築する手法が用いられています。

4.Open CV

Open CVは、画像処理の場面で活用されるライブラリです。C ++、Python、Javaなどの言語に対応しています。フィルター処理や人物認識、物体検出といった、AIによる画像処理に便利な機能が備わっています。また、ロボット工学などの学術用途に加えて、商用目的でも幅広く使用されています。

5.Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkitは、Microsoftが提供している深層学習フレームワークです。Python、C#、C++などの言語に対応しています。Skype TranslatorやBingなど様々なサービスで活用されています。

6.Keras

Kerasは、Pythonのニューラルネットワークライブラリです。TensorFlowやTheanoなどの他の機械学習ライブラリを効率的に扱え、またユーザーフレンドリーな設計になっており、素早く簡単にモデルを作成できます。

7.Edward

Edwardとは、Python向けの確率的モデリングを行うためのライブラリです。「モデル作成」「推論」「評価」といった確率的モデリングの一連の流れの処理に加えて、教師あり学習による分類や確率的PCAのための機能を有しています。また、計算速度が早く、GPUと組み合わせることで処理速度をさらに向上させられる点も特徴です。

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ここまでで、機械学習やディープラーニングのライブラリについて説明してきました。これらのライブラリを使いこなしビジネスの現場に実装するには、多くの学習時間と実務経験を要します。

今すぐ社内へのAIシステム導入をしたいと考えている企業様には、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。数多くのアルゴリズムが搭載されており、ドラッグ&ドロップをするだけでAI導入が可能です。現場にAI人材がいない企業様にこそご利用いただきたいサービスです。

まとめ

ライブラリはAIプログラミングの作業効率を上げる便利なツールです。上手に使いこなしながら、ビジネスの現場に実装していきましょう。社内へのAI導入の際は、TRYETINGのUMWELTを是非ご活用ください。

参照文献

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑｜秋庭伸也・杉山阿聖・寺田学、翔泳社 (2019）

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