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主要AIフレームワークの特徴比較

主要なAI(ディープラーニング)フレームワークの特徴について紹介します。

AIフレームワークとは

■概要

AI(ディープラーニング)フレームワークとは、「ディープラーニングに必要な各種機能をあらかじめ組み合わせたソフトウェア群」を指します。

外部から「モデル定義」や「学習データ」を入力することで、ニューラルネットワークを動作させることができます。

■GPUの活用

主要なAIフレームワークでは、GPU(Graphics Processing Unit)の利用が一般的になっています。

GPUは、多数のコアで構成されており並列処理で数値計算を行えるため、一般的なCPUよりも高速に計算を行えるメリットがあります。

■多くのAIフレームワークが登場

2012年以降、多くのAIフレームワークがオープンソースソフトウェアとして続々と登場しています。

インターネット経由で入手し、すぐに利用を開始できます。

主要AIフレームワークの特徴

多くのAIフレームワークの中から、特に主要なフレームワークの特徴について紹介します。

■TensorFlow

概要

TensorFlowは、Googleが提供するAIフレームワーク(機械学習ライブラリ)で、高度な機能を利用できるため、多くのユーザーを獲得しています。

機械学習ライブラリとしてのデファクトスタンダードに最も近いプロダクトであるとされています。

特徴

・圧倒的な利用者数と巨大なコミュニティ
・プロダクトレベルの機能(Googleがサービスを構築する際に利用している)
・テンソル計算
・低レベル処理も可能
・細かい調整が可能
・高速処理(C++実装)
・基本的にすべての計算処理を計算グラフで記述
・ライブラリが豊富
・GPU利用が簡単
・計算グラフ構築後の変更が不可能
・使用には慣れが必要

主要開発元

Google

オフィシャルサイト

www.tensorflow.org/

■Chainer

概要

Chainerは、日本企業であるPreferred Networksが開発を進めている日本製AIフレームワークです。

初心者に優しいフレームワークで、特に日本では非常によく利用されています。

特徴

・Python実装(Python処理を自由に利用できる)
・全体としては高速動作(C言語実装のnumpyでの計算処理)
・動的ネットワーク構築(define by run)手法
・柔軟な計算グラフの構築が可能(複雑な計算グラフにも対応)
・比較的デバッグを行い易い

主要開発元

Preferred Networks

オフィシャルサイト

chainer.org/

■Keras

概要

Kerasは、層を積み重ねていくだけで構築できるという、非常に簡単に実装できるAIフレームワークです。

「TensorFlow」のようなテンソル高速計算ライブラリのラッパーとして登場した経緯があります。

特徴

・非常に簡単に計算グラフの記述が可能
・ユーザーが多い
・オリジナル処理の実装には手間がかかる
・計算グラフ構築後の変更は不可能

主要開発元

various

オフィシャルサイト

keras.io/

その他のAIフレームワーク

上記以外にも多くのAIフレームワークが存在しています。
・BigDL
・Blocks
・Caffe
・Caffe2
・cuda-convnet
・Deeplearning4j
・deepy
・DSSTNE
・DyNet
・EBlearn
・Lasagne
・MXNet
・Paddle
・PredictionIO
・Pylearn2
・PyTorch
・The Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)
・Theano など

まとめ

各種AIフレームワークには、それぞれで得意分野/メリット/デメリットなどがあり、特徴や特色があります。

AIフレームワークを基本としてAIモデルを構築するのではなく、構築したいAI機能に合わせて、適切なAIフレームワークを選択する必要があります。

弊社(NALグループ)では、ベトナムでのオフショア開発という形態で、さまざまなAI機能開発についてのご提案も行えます。まずは、お気軽にご連絡ください。

→NAL Human Resources

 

参考元サイト

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