「機械学習ライブラリ」の版間の差分

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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。
 
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。
  
基本的には[[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]]を書いて[[ポリゴン]]や[[テクスチャ]]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。
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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]]を書いて[[ポリゴン]]や[[テクスチャ]]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。
 
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) 01:56時点における版

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

機械学習ライブラリは感覚的にいえばいわゆるDirectXOpenGL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CPUGPU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シェーダーを書いてポリゴンテクスチャ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#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

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

関連項目

参考文献