Artificial Intelligence

5 年のベスト 2022 の機械学習ツールとフレームワーク

公開済み 2022 年 12 月 13 日

ハジカ・サジッド

機械学習ツールは、高速かつ正確な予測分析のために業界全体で広範に応用されているため、非常に注目を集めています。難しくなってきたと思っても、ストレスを感じないでください。この記事は、について詳しく知りたいというあなたの疑問をすべて解決します。機械学習およびそのアプリケーション。機械学習 (ML) により、ソフトウェアアプリケーションがより高い精度で動作を予測できるようになります。

最先端の機械学習ツール

ML の最先端のアルゴリズムは、既存のデータ (履歴データとも呼ばれます) を使用して、将来の結果の値を予測します。による SEMrushレポート、97 年までに約 2025 万人の機械学習と AI の専門家とデータアナリストが必要になるでしょう。この記事は、ビジネスに最適なツールを選択するのに役立ちます。

ここでは、市場で入手可能な 5 つの最高の機械学習ツールとアプリケーションの例を紹介します。

Microsoft Azure での機械学習

あらゆる分野で、人工知能（AI）が急速に普及しています。ビジネスアナリスト、開発者、データサイエンティスト、機械学習の専門家など、多くの専門家が、今日の企業でAIを急速に導入しています。Azure Machine Learning Designerの直感的なドラッグアンドドロップインターフェイスは、データサイエンスチーム全体にメリットをもたらし、機械学習モデルの作成と展開を迅速化します。これは、以下の用途に特化したツールです。

データサイエンス分野の研究者は、コードよりも視覚化ツールに慣れています。
機械学習の経験のないユーザーは、このトピックへのより合理的な入門を求めています。
ラピッドプロトタイピングにも興味がある機械学習の専門家。
機械学習に取り組むエンジニアは、モデルのトレーニングとデプロイメントを制御するためのグラフィカルなプロセスを必要とします。

Azure Machine Learning Designer では、従来の機械学習、コンピュータービジョン、テキスト分析、推奨、異常検出などの最先端の機械学習および深層学習の手法を使用して、機械学習モデルを開発およびトレーニングできます。カスタマイズされた Python および R コードを使用してモデルを作成することもできます。

各モジュールは、個別の Azure Machine Learning で動作するようにカスタマイズできます。クラスターを計算できます。また、データサイエンティストは、スケーラビリティの問題ではなくトレーニングに集中できます。

IBMのワトソン

自然言語処理 (NLP) は人間の音声の意味と文法を解読する技術です。 IBM Watson は、NLP を採用したデータ分析プロセッサです。

IBM Watson は、大量のデータセットを分析して解釈し、人間が提示した質問に対する答えを数秒で提供します。さらに、IBM Watson はコグニティブスーパーコンピューターです。自然言語を理解して応答することができます。また、大量のデータを分析し、ビジネス上の課題に答えることもできます。

Watson システムは企業が社内で運用しています。 XNUMX万円以上の予算が必要になるため、費用がかかります。幸いなことに、Watson は、いくつかの業界で IBM クラウド経由でアクセスできます。これにより、多くの中小企業にとって実用的な選択肢となります。

アマゾンML

Amazon Machine Learning は、機械学習モデルを開発し、予測分析を生成するためのマネージドサービスです。 Amazon Machine Learning は、自動データ変換ツールを通じてユーザーの機械学習プロセスを簡素化します。 AWS はクラウドのセキュリティを何よりも優先します。 AWS クライアントは、セキュリティを最も重視する企業のニーズを満たすように設計されたデータセンターとネットワークアーキテクチャにアクセスできます。

さらに、Amazon SageMaker は、あらゆるスキルレベルの開発者が機械学習にアクセスできるようにする堅牢なクラウドベースのソリューションです。 SageMaker を使用すると、データサイエンティストと開発者は、機械学習モデルを作成、迅速にトレーニングし、ホストされた実稼働準備が整った設定に展開できます。 Kubeflow on AWS により、アマゾンウェブサービス (AWS) は Kubeflow ディストリビューションを提供することでオープンソース Kubeflow コミュニティに貢献します。アテナヘルス AWS のマネージドサービスとのシームレスな統合により、運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、信頼性、安全性、移植性、拡張性に優れた ML ワークフローを構築できます。

TensorFlow

Google の TensorFlow により、データの取得、モデルのトレーニング、予測の獲得、将来の結果の改良がはるかに簡単になりました。

TensorFlow は、数値計算と高スループットの機械学習で使用するために Google の Brain チームによって開発された無料のオープンソースライブラリです。

TensorFlow は、使い慣れたプログラミングメタファーを通じて、さまざまな機械学習および深層学習のモデルとアルゴリズムへの簡単なアクセスを提供します。アプリケーションは、ユーザーフレンドリーなフロントエンド API として Python または JavaScript で作成され、高速で効率的な C++ で実行されます。

TensorFlow は、PyTorch や Apache MXNet などの他のフレームワークの一般的な代替手段であり、手書き数字分類、NLP、PDE ベースのシミュレーションなどのタスク用のディープニューラルネットワークのトレーニングと実行に使用できます。最も優れている点は、同じモデルを TensorFlow のトレーニングと本番予測に使用できることです。

TensorFlow には、プロジェクトで使用できる事前学習済みモデルの膨大なコレクションも含まれています。TensorFlow でモデルを学習する場合は、TensorFlow Model Garden で提供されているコードサンプルをガイドとして使用できます。

パイトーチ

機械学習 (ML) は、Python で記述された無料のオープンソースフレームワークである PyTorch と、Torch ライブラリを使用すると簡単になります。

スクリプト言語 Lua で作成された機械学習 (ML) ライブラリである Torch は、ディープニューラルネットワークの開発に使用されます。 PyTorch フレームワーク内では、200 を超える異なる数学演算が使用できます。 PyTorch を使用すると、人工ニューラルネットワークのモデルを簡単に作成できるため、人気が高まっています。 PyTorch は、画像分類や物体検出などを開発するために、コンピュータービジョンなどの多くの分野で使用されています。チャットボットの作成や言語モデリングにも使用できます。