「機械学習ライブラリ」の版間の差分
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このように機械学習ライブラリを使えばそれ自体が人工知能として考えてくれるわけではなく、モデルは自前で実装しなければならない。 | このように機械学習ライブラリを使えばそれ自体が人工知能として考えてくれるわけではなく、モデルは自前で実装しなければならない。 |
2017年3月30日 (木) 01:57時点における最新版
機械学習ライブラリとは、機械学習を支援するライブラリのことである。
概要[編集 | ソースを編集]
機械学習ライブラリは感覚的にいえばいわゆるDirectXやOpenGLなどに近いライブラリである。 これを使えば誰でも人工知能を作れるわけではなく、あくまでミドルウェアであり、人工知能を実装するのはプログラマである。
ほとんどの機械学習ライブラリは、機械学習のアルゴリズムを実装した「モデル」と呼ばれるソースコードを食わせ、そこへデータを投げ込むとCPUやGPUで処理されて結果が返ってくる。ゲームなどの画像処理でいえばHLSLでシェーダー(モデル)を書いてポリゴンやテクスチャ(データ)を投げ込むとド派手なエフェクトが掛かるような感じである。
このように機械学習ライブラリを使えばそれ自体が人工知能として考えてくれるわけではなく、モデルは自前で実装しなければならない。 ただし、有名どころのモデル実装は機械学習ライブラリの公式サイトなどで大量に配布されているので、一般人は深く考えずにコピペさえできれば入門することはできる。
機械学習が流行りだした当初に登場したライブラリがPythonのソースコードの一部かのようにシームレスに書ける種類のものだったせいで「機械学習といえばPython」という状況になっている。他の言語でもC#でシェーダーを書くSL#みたいなものが待たれる。
主な機械学習ライブラリ[編集 | ソースを編集]
有名どころの機械学習ライブラリは公式サポートされているプログラミング言語以外でも非公式のライブラリが用意されていることが多い。 まずはググれ。
名称 | ライセンス |
---|---|
TensorFlow | Apache 2.0 |
Chainer | MIT License |
Caffe | BSD 2-Clause |