機械学習ライブラリ
概要 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
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 |