最近、ニュースでもAIスピーカが取り上げられており、ますますAI(人工知能)というものが身近になってきている印象です。
AIを開発する側も、GoogleやIBM、Microsoftなどの大手に限らず、小さなベンチャー企業のものまでと多くのライブラリ・フレームワークが開発・提供されています。
そんな中ら本日は2つご紹介したいと思います。
■Googleが提供するTensorFlow
まずは、Googleが提供するTensorFlow(テンソルフロー)というライブラリです。
こちらは、2015年11月に提供が開始されました。
Githubのダウンロード数から今、機械学習・ディープラーニング向けのフレームワークとしてユーザ数No1で、圧倒的な人気を得ています。
このTensorFlowはGoogleが提供する翻訳や画像検索、Gmailなどのサービスを支えるコア技術となっています。
対象のOSとしては、Linux系がメインですが、Windows、Macでも利用することができ、またMobile TensorFlowという軽量タイプも提供されており、ラズベリーパイなどでも利用できるそうです。
特徴としましては、利用者数が多いということで、ネットに情報が多く、勉強しやすく、また大規模なネットワーク、大量な学習データを扱う場合に向いているとのことです。
ただし、機械学習やディープラーニングの知識がないとコードを書くのが難しく、中級者から上級者向けということでした。
■日本発のフレームワーク「Chainer(チェイナー)」
Chainerは日本のPreferrd-networks(プリファードネットワークス)という企業が開発・提供しているフレームワークです。
この会社はトヨタ自動車からも出資をうけており、トヨタ自動車と自動運転技術の開発を共同で行っている会社です。
ChainerもLinux、WindowsMacOSに対応しています。
特徴としましては、日本の企業が開発しているため、最新の情報がいち早く日本語で手に入るという点と直感的に記述ができるということで、初心者でも入りやすいものになっているそうです。
今回調べてみて、AI開発におけるライブラリ・フレームワークが充実してきましたが、やはりその基礎となる機械学習やディープラーニングに関する知識はマストのようです。
こういったフレームワークを触ってみながら一緒に機械学習やディープラーニングも学んでいくのが近道かなぁと思いました。
