機械学習ライブラリが便利な理由とは？おすすめの機械学習ライブラリやフレームワークをご紹介します

昨今、さまざまな機械学習ライブラリがインターネット上で提供されています。機械学習に利用できるライブラリやフレームワークは、用途に合わせて選択することで効率的に実装できるようになります。

今回の記事では「機械学習」をテーマに、機械学習ライブラリが便利な理由や機械学習ライブラリの種類などを紹介していきます。

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機械学習ライブラリの定義

機械学習ライブラリとは、機械学習モデルを構築するためのプログラムをまとめたものです。0から全ての処理をする必要がなく、簡単に特定の処理を行うことが可能です。複雑な処理も、機械学習ライブラリを活用すれば簡単に実装することができます。

機械学習でおすすめのライブラリとフレームワーク

機械学習ライブラリはそれぞれ特色が異なるため、実現したい内容にあわせて選択する必要があります。では、機械学習のモデリング機能を持つライブラリには、具体的にどのような種類があるのでしょうか？機械学習ライブラリの種類と、それぞれの特徴について紹介していきます。

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。

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。

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。

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。

Deeplearning4j（DL4j）

Deeplearning4j (DL4j） は、Javaで書かれた深層学習フレームワークです。Python向けのライブラリであるTensorFlow、Caffe、Theanoなどの主要フレームワークで学習したモデルをKerasを介してインポートすることが可能であり、Pythonで学習させたモデルを利用して、 Javaで推論処理を行うことが可能です。

dlib

dlibは、機械学習や画像処理などの様々な処理を行うことができるC++の機械学習ライブラリです。ロボット工学、組み込み機器、携帯電話、大規模な高性能計算環境など幅広い分野で利用されています。

MXNet

MXNetは、Python、C++、R、Scalaなど複数の言語がサポートされている深層学習フレームワークです。多くの言語への対応、メモリ効率の良さ、高いスケーラビリティなどが特徴として挙げられます。

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。

Caffe

Caffeは、C++で書かれた、Pythonのインターフェースを持つ深層学習ライブラリです。高い処理スピードを誇り、単一のGPUで1日あたり6,000万を超える画像を処理できます。

PaddlePaddle

PaddlePadlleは、Baidu（百度）が提供している深層学習フレームワークです。中国国内でのGoogleなどのサービスの遮断や言語障壁のため、欧米で提供されているフレームワークが広まりにくいこともあり、PaddlePaddleは中国の開発者から人気を集めています。

ライブラリの使い方を比較

ライブラリには、それぞれ得意とする処理があるので、実装に合わせて効果的に活用していきます。例えば、数値計算をするなら計算処理の得意なライブラリを活用します。NumPyはベクトルや行列といった多次元配列など、特に配列処理能力、Pandasは一般的な表計算から、統計量の算出、データ整形に優れています。データをグラフ化するならMatplotlib、画像認証ならdlib、TensorFlow、Caffe、中国で使うならPaddlePaddleがおすすめです。

また、どの機械学習ライブラリやフレームワークを使ったらいいか迷った時には、ソースが見やすく作られているものや、ドキュメントが充実している「TensorFlow」「Keras」「Pytorch」から利用することもおすすめです。TensorFlowは、利用者同士で助け合える合うコミュニティがあるため、わからないことがあっても解決策を求めることができます。また、Kerasは簡単かつ高速にニューラルネットワークを構築することを得意としており、深層学習のネットワークも簡単に作ることができます。そしてPytorchはソースコードが見やすく、ユーザーが扱いやすいように作られています。

機械学習モデルを構築する流れをわかりやすく解説

機械学習モデルを構築するには、具体的にどのような作業が必要なのでしょうか？そこで、次に機械学習モデル構築の流れと、それぞれの作業における内容について紹介していきます。

1.データの確認

機械学習モデル構築をするには、まずコンピュータに学習させるデータを準備し、学習に使えるように確認をしておく必要があります。最初に、データをコンピュータに読み込ませて準備します。そして、複数のデータセットを一つにまとめて適切な変数名をつけます。最後に、実際に学習に使えるかどうかを確認します。

2.データを分析

次に、データをわかりやすく表現するために図やグラフを使用し、さらに細かく分析していきます。図やグラフを利用することで、異常なデータが含まれていないかのチェックができ、また変数を見つけやすくなります。

3.前処理

機械学習モデルを構築する前に、一度データの前処理を行います。機械学習モデル構築の前にデータ処理を行うことで、学習がより正しく実行されるようになります。また、欠損値を何らかの値で埋める、データを標準化できるなど、モデルの予測精度を高める可能性も高くなります。

4.モデルを構築

次に、機械学習モデルの構築を行います。データ量や種類に最適な機械学習ライブラリやフレームワークを選択します。そして、モデルを構築してからコンピュータ学習を行います。

5.評価及び選択

最後に、データを学習させたモデルの精度を確認、評価していきます。モデルの精度は、評価指標を用いて確認します。評価指標の値を分析して、より良いモデルを構築し、さらに予測、評価を繰り返していき、性能のいいモデルを選択します。

機械学習ライブラリに関するよくある質問・疑問

機械学習ライブラリを学んでみたいものの、プログラミングスクールは高額なものが多いです。では、機械学習ライブラリは、独学でも学んで活用できるのでしょうか？そこで、これから機械学習ライブラリを学んでみたい、利用を検討している方のために、機械学習ライブラリにまつわる質問、疑問への回答について紹介していきます。

1.数学の知識はどれくらい必要？

機械学習に必要な数学の知識は、微積分、線形代数、統計・確率の大学2年生レベルが必要となります。機械学習は、得られたデータをもとに関数を作成する必要があります。データを学習して見つけたパターンや特徴を、関数で表すからです。そのため、関数の知識は必要不可欠と言えるでしょう。機械学習では、関数の傾き、最大値、最小値を求める微分、曲線（曲面）と座標軸に挟まれた面積（体積）を求める積分の知識が求められます。微分、積分は機械学習による予測値と正解との誤差を０にしたい時などに利用されます。

他には、大量のデータを扱う式を１つにまとめる線形代数、パターンや特徴を見つける統計、予測と実際のデータの誤差を見る確率の知識も必要です。なお、機械学習エンジニアを目指すならば、関数から数値を予測する最小二乗法、多くのアルゴリズムに利用できる勾配降下法、最適化を行う手法であるラグランジュの未定乗数法の知識も求められます。

2.機械学習は独学で学べる？

プログラミングや数学の知識がなければ、機械学習を独学で習得するのは難しいところです。ただ、便利なツールや書籍などを利用して努力すれば必ずしも不可能ではありません。まず、機械学習をするにはプログラミングを学ぶ必要があります。機械学習を実装できるプログラミング言語は豊富にありますが、定番はPythonでしょう。独学で学ぶのであれば、プログラミング初心者に人気のサービスProgateがおすすめです。月額980円（税抜）で、スライド形式&WebPythonを学べます。インターネットだけあればPythonを学習できるので、環境構築の必要もありません。さらに深く知識を独学で学びたい場合は、Udemyの有料講座を受講もおすすめです。

また、ディープランニングを学ぶ際にはプログラミングの知識だけではなく、微分・積分、線形代数（ベクトル・行列）、確率・統計数学の勉強が必要になります。独学でも効率よく学びたいのであれば、加藤公一著書『機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム』を読めば、数学と機械学習の理論を学ぶことができます。こちらの本は、これから機械学習をしようと検討している人向けに書かれているので、安心して学習することができます。

機械学習を活用するメリット

機械学習は、業務に導入して活用することでどのようなメリットはあるのでしょうか？そこで、次に機械学習を活用した際のメリットについて具体的に予想される事例とともに紹介していきます。

1.顧客満足度が高まる

カスタマーサポートやお客様からの問い合わせ内容に対し、機械学習ライブラリを使うことで、よりスピーディーなサービスが提供されるようになります。カスタマーサポートに活用することで、対応マニュアルに応じた最適な回答を手早く表示することも可能です。より多くの問い合わせに迅速に対応できるようになるため、応対漏れの減少にも繋がり、顧客満足度もアップします。

2.作業を効率化できる

機械学習ライブラリは、パターン化された処理を速く正確に作業することを得意としており、作業効率化に適しています。単純なルーチン作業をライブラリに任せることで、人が他の作業に集中できるようになります。

3.新しいサービスを作れる

機械学習ライブラリを活用することで、店舗の無人化や、単純なルーチン作業を人が行わずに済むようになります。現在では、国内のコンビニでも無人化が進められており、このような動きはますます活性化していくことでしょう。また、店舗無人化、ルーチン作業を機械が行うことで、人は創造的な他の作業に集中できるようになり、新しいサービスを作る時間も増やせるようになります。

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まとめ

機械学習ライブラリやフレームワークには、それぞれ特徴があるため、使う際にはそれぞれの特徴を理解し、実現したい内容にあわせて選択する必要があります。機械学習ライブラリを業務で活用することで、作業を効率化し、顧客満足度を高めてより良いサービスを提供できるようになるでしょう。UMWELTでは、機械学習に関する知識がなくても機械学習ライブラリを導入できるため、ご興味のある方はぜひ下記よりお問い合わせください。

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