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'''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。
'''機械学習ライブラリ'''とは、[[機械学習]]の実装を支援する[[ライブラリ]]のことです。


== 概要 ==
== 概要 ==
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。
機械学習ライブラリは感覚的にいえばいわゆる3DCGでいう[[Direct3D]]や[[OpenGL]]などに近い[[ライブラリ]]です。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、最終的に[[機械学習]]を用いた[[人工知能]]を実装するのは[[プログラマ]]です。
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]]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。
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ようになっています。[[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す。


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りません。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や[[github]]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ます。
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 Sharp|SL#]]みたいなものが待たれる。
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ます。他の言語でも[[C#]]で[[シェーダー]]を書く[[SL Sharp|SL#]]みたいなものが待たれる。


== 主な機械学習ライブラリ ==
== 主な機械学習ライブラリ ==
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| BSD 2-Clause
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== 関連項目 ==
== 参考文献 ==
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2024年8月22日 (木) 01:22時点における最新版

機械学習ライブラリとは、機械学習の実装を支援するライブラリのことです。

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3DCGでいうDirect3DやOpenGLなどに近いライブラリです。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、最終的に機械学習を用いた人工知能を実装するのはプログラマです。

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ようになっています。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す。

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りません。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やgithub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ます。

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ます。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
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