2023 年のベストディープラーニングツールとアプリケーション 8

概要:深層学習ツールは、映画の推薦、画像の色付け、運転など、人間と同じようにタスクを実行できるモデルを作成するためにさまざまな業界で使用されています。これらのツールとその使用法について詳しくは、以下の記事をご覧ください。

ディープラーニングは、ユーザーが非構造化データセット内の複雑なパターンを識別し、貴重な洞察を提供できるようにする機能により、注目を集めています。 ビジネスは、人工ニューラル フレームワークで構成される深層学習モデルを作成して、さまざまなデータセットから簡単に学習し、そのパターンを理解できます。

ディープ ラーニング ツールを使用すると、さまざまなタイプのディープ ラーニング モデルをトレーニングして、人間と同じようにビッグ データ セットを解釈して有用な情報に変換できます。 以下の記事でディープラーニングとそのツールについてさらに詳しく学びましょう。

ディープラーニングとは何ですか?

ディープラーニングは、人間の脳と同じようにデータを処理および分析できるようにコンピューターを訓練するために使用される人工知能のサブセットです。 テキスト、画像、音声などの非構造化データセットに存在するあらゆる種類の複雑なパターンを簡単に識別できる深層学習モデルが作成されます。

深層学習のアルゴリズムは、人間の脳の相互接続されたニューロンと同じようにモデル化されています。 深層学習ニューラル ネットワークは人間の脳と同じように情報を処理し、複雑なパターンを検出して困難な問題を解決するのに役立ちます。

ディープラーニングはどのように機能するのでしょうか?

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークと呼ばれるさまざまなアルゴリズムで動作します。 これらすべてのネットワークは、データを処理するために人間の脳と同様に開発され、訓練されています。 人間の脳の相互接続されたニューロンと同様に、人工ニューラル ネットワークはコンピューター内の多層の人工ニューロンで構成されます。

これらのニューロンはノードと呼ばれ、数学的計算を利用してデータ入力を処理し、関連する出力を提供します。 ネットワークに存在する各層には、データ入力を受信して​​計算する多数のニューロンがあります。

その後、生成された出力は、最後の層に到達して最終出力が提供されるまで、次の層に転送されます。 一般に、深層学習ツールでは最初のレイヤーのみが表示され、残りは完全に隠されたままになります。

2023 年の 8 つのディープラーニング ツールのリスト

• TensorFlow
• パイトーチ
• ケラス
• CNTK
• Apache MXNet
• ディープラーニング4j
• 松明
• H2O

さまざまなユースケースのモデルを開発およびデプロイするために使用できる深層学習ツールがいくつかあります。 この目的に使用できる 2023 年の最良の深層学習ツールの一部は次のとおりです。

1. TensorFlow

TensorFlow は、データの自動化、モデルの追跡と再トレーニング、パフォーマンスの監視などを支援するエンドツーエンドの機械学習ソフトウェアです。 これを使用すると、あらゆる環境に簡単にデプロイできる ML モデルを作成できます。

この深層学習ツールは、モデル分析、モデル トレーニング トラッカー、実稼働段階でのモデルの実行、モデルのカスタマイズなどの機能を提供します。

TensorFlowの特徴

• ツールを介してさまざまなデータセットを処理およびロードします
• 深層学習モデルのトレーニングとエクスポートのためのシンプルな ML を提供します
• さまざまなデータセットを評価および処理するためのツールを提供します
• 作成したモデルをオンプレミスデバイスを含むさまざまな環境にデプロイします
• データをロードするためのスケーラブルなデータ パイプラインを提供します
• Keras との統合により、分散トレーニングと即時モデルの反復をサポートします。

TensorFlow の価格:これは、オープンソースの深層学習ツールです。

2. パイトーチ

PyTorch 機械学習フレームワークを使用すると、Python プログラミング言語と Torch ライブラリに基づく深層学習モデルを開発できます。

このエンドツーエンドの ML プラットフォームは、効率的な生産、分散モデルのトレーニング、ツールやライブラリなどを備えたモデルの開発に使用できます。

PyTorchの機能

• Torch サーブ モジュールを使用して、すべての PyTorch 深層学習モデルを大規模にデプロイします。
• 非同期操作の実行による AI モデルの分散トレーニングをサポートします。
• Python で記述された Android および iOS オペレーティング システムにモデルをデプロイするオプションを提供します。
• このフレームワークは、PyTorch の機能を拡張するためのツールとライブラリを提供します。
• ONNX 互換のランタイムおよびビジュアライザーに直接アクセスできるように、ONNX 形式での深層学習モデルのエクスポートをサポートします。

PyTorch の価格:無料のオープンソースの深層学習ツール

3. ケラス

Keras 深層学習 API は TensorFlow 機械学習ツール上で実行されます。 深層学習モデルの迅速な実験と展開のために設計されています。 Keras フレームワークは、モデル作成のために大規模な GPU や TPU ポッドまで拡張できます。

これを使用すると、ドキュメントやハイパーパラメーターのトレーニングからモデルのデプロイメントに至るまで、モデル制作のあらゆるワークフローを管理できます。

ケラスの機能

• 作成したモデルはブラウザとモバイルで実行可能
• 任意のレイヤーのグラフを開発するための機能的な API を提供します
• サブクラス化を使用してモデルを最初から直接開発します
• KerasTuner がモデルのハイパーパラメータ値を選択できるようにします
• モデル開発サイクル全体にわたって役立つ NLP ライブラリを提供します
• さまざまなパイプラインを組み立てるためのさまざまなモジュール式ビルディング ブロックのリポジトリを提供します
• Web API経由でモデルを直接共有
• 機械学習ベースのアプリをそこから直接出荷することもできます

Keras の価格: Keras はオープンソースの深層学習ツールです

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) は、商用グレードの分散ディープラーニング用に作成されたツールキットです。 CNTK を使用すると、フィードフォワード DNN やリカレント ニューラル ネットワークなどの複数の深層学習モデルをクラブ化して、そのパフォーマンスを確認できます。

複数の GPU とサーバーの自動データ微分と並列化のための確率的勾配降下学習を実装します。 CNTK は、有向グラフを通じてノードのようなニューラル ネットワークも表します。

Microsoft Cognitive Toolkit の機能

• 複数のリソースからデータを抽出します
• データの関係を自動的に理解してモデルを作成します
• 深層学習モデルを評価し、改良します。
• フィードフォワード DNN、RNN、LSTM などの複数のネットワークをサポートします。
• Python からディープ ラーニング モデルをオフラインでデプロイすることもできます
• Java プログラムからモデルを評価できます。
• フレームワークの多極性のための Open Neural Network Exchange フォーマットをサポート

価格:オープンソースの深層学習ソフトウェアです

5. Apache MXNet

Apache MXNet は、ディープ ニューラル ネットワークの設計、トレーニング、デプロイ、検証のための構成要素を提供するディープ ラーニング フレームワークです。 深層学習の研究を開発するためのライブラリが必要な場合でも、運用ワークロードを管理するための堅牢なフレームワークだけが必要な場合でも、Apache MXNet は正しい選択です。

Apache MXNet の機能

• Scala、Clojure、Java、R、Perl などの 8 つのバインディング言語をサポートします。
• Gluon 積極的命令モードとシンボリック モードの間を移行するためのハイブリッド フロントエンドを提供します。
• マルチ GPU またはマルチホスト トレーニングなどのハードウェア パフォーマンスを向上させるための、ほぼ線形のスケーリングをサポートします。
• GluonCV、GluonNLP など、ML モデル開発をサポートする複数のツールとライブラリを提供します。

Apache MXNet 価格:オープンソースの深層学習ツール

6. ディープラーニング4j

Deeplearning4j は、Java 仮想マシン上でディープ ラーニングを実行するための包括的なツール スイートです。 これは、ユーザーが Java から ML モデルをトレーニングできるようにするフレームワークの 1 つであり、同時に cpython バインディングやモデル インポート サポートを介して Python エコシステムと連携して動作することもできます。

これを使用して、Pytorch、TensorFlow、Keras でモデルをインポートおよび再トレーニングできます。 この深層学習ツールを使用すると、生の入力データをテンソルに変換してニューラル ネットワークを実行できます。

Deeplearning4jの特徴

• 完成した複雑なグラフのための Samediff フレームワークを提供します
• numpy 操作と TensorFlow または PyTorch 操作を完了する Nd4j コンピューティング ライブラリが付属しています
• 複数のデバイスでさまざまな数学コードを有効にするための Libnd4 C++ ライブラリを提供します。
• Python4j スクリプト実行フレームワークをサポートし、これらのスクリプトを ML モデル制作に迅速にデプロイします。
• Spark でモデルを実行するための Spark との統合をサポートします。

Deeplearning4j の価格:オープンソースの深層学習ツールです

7. 松明

Torch ディープ ラーニング ツールは、機械学習アルゴリズムと高性能 GPU をサポートするコンピューティング フレームワークです。 Torch は、複雑なニューラル ネットワークを簡単に開発できるニューラル ネットワークと最適化ライブラリを提供します。

さらに、さまざまなニューラル ネットワークの任意のグラフを開発し、それらを CPU と GPU で体系的に並列化することができます。

トーチの特徴

• ニューラルネットワークとエネルギーベースのモデリングをサポート
• 演算を実行するための線形代数ルーチンを提供します
• 機械学習、信号処理、並列処理などのパッケージを提供します。
• 高速なモデル処理のための効率的な GPU をサポート
• 機械学習の数値最適化を提供します
• ポートサポートを使用して Android および iOS デバイスに接続できます

トーチ価格:オープンソースの深層学習ツールです

8. H2O

H2O ニューラル ネットワークは、ディープ ラーニング モデルを作成およびデプロイするためのオープンソースのディープ ラーニング ツールです。 入力データを分析するための勾配ブースト マシンや一般化線形モデルなど、いくつかの統計および機械学習アルゴリズムをサポートします。

AutoML を使用すると、すべての深層学習アルゴリズムを自動的に実行し、最適なモデルの完全なボードを作成できます。 さらに、H2O は HDFS、S3、Azure Data Lake などからデータを直接抽出して、迅速なデータ処理を行うことができます。

H2Oの特徴

• GLM、XGBoost、GLRM などの主要な ML アルゴリズムをサポートします。
• Python などのプログラミング言語を使用して ML モデルを開発します
• 機械学習ワークフローを自動化するための AutoML を提供します
• POJO と MOJO を簡単にデプロイして、あらゆる環境に ML モデルをデプロイします。
• ビッグ データセットのノードとクラスター間のシリアル化とともにメモリ内処理をサポートします。

H2O の価格: H2O はオープンソースの深層学習ツールです

深層学習ツールの応用

ディープラーニング ツールは、データセットを分析し、AI ニューラル ネットワーク経由で洞察を提供するためにいくつかの業界で使用されています。 深層学習ツールの一般的な用途には次のようなものがあります。

• 医療診断:多くの医療提供者は、疾患の検出と診断、創薬、医学研究などにディープラーニング ツールを使用しています。
• ビデオの推奨: Netflix や Prime などのいくつかの OTT プラットフォームは、深層学習ツールを通じて映画やシリーズの推奨を提供します。 ユーザーの興味や視聴履歴などを調査して、おすすめを提供します。
• 音楽制作:ディープラーニング モデルは、さまざまな音楽ジャンルのさまざまなノートやパターンを簡単に研究して学習し、音楽を制作できます。
• 自動自動車:自動車は深層学習モデルを通じてトレーニングされ、環境を理解し、特定のタスクを実行するための指示を提供します。 このようなタスクには、多くの場合、交通の流れを横断し、最適なルートを特定し、車両を加速することが含まれます。
• 顔認識:このツールは、畳み込みニューラル ネットワーク モデルを使用して顔認識に使用できます。 画像の顔の特徴をインターネット上の何百万もの画像のデータベースと照合して個人を識別しようとします。
• フェイク ニュースの検出:深層学習ツールによって作成された畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を使用して、詐欺ニュースを検出できます。 これらのネットワークは、さまざまな本物の情報源からのデータを統合し、それらを特定のニュースと並べて検証することで機能します。

結論: 最適な深層学習ツールとアプリケーションはどれですか

ディープラーニングは、人間の助けを借りずに複雑なタスクを実行するために、あらゆる業界で重要な側面となっています。 ディープラーニングモデルを作成して学習させるだけで、画像の色付け、音楽制作、ピクセル復元などの作業を短期間で完了できます。

モデルの作成、トレーニング、デプロイに使用できる深層学習ツールがいくつかあります。 ただし、機能、サポートされているモデル、機械学習ワークフローの自動化などを考慮すると、TensorFlow、PyTorch、および Deeplearning4j が最適な深層学習ツールです。

よくある質問