本記事では、機械学習に利用されるフレームワークについて解説していきます。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。
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機械学習とは
機械学習とは、データ分析などを行う際に用いられる手法のことです。機械学習のアルゴリズムを組み込んだコンピューターは、アルゴリズム通りに自動的に動作するようになるため、さまざまなシーンで導入されています。
特に、機械学習と関連性が深いものに人工知能（AI）が挙げられます。なぜなら、近年ディープラーニングという機械学習の手法が注目されているからです。このディープラーニングにより開発された人工知能（AI）は、人間のように学習できるようになります。
ディープラーニングとは
ディープラーニングとは、機械学習の手法の1つで近年注目を集めています。ディープラーニングは、ニューラルネットワークという人間の脳の神経回路の仕組みのようなものをした層を利用して学習を行います。このニューラルネットワークの層が積み重なることで、人工知能（AI）の性能が高まります。また、ニューラルネットワークの層が積み重なることでコンピューターが学習することから、深層学習とも言われています。
機械学習のメリット
機械学習を利用することでさまざまなメリットがあります。
1つ目は、機械学習を利用した業務の効率化です。従来までは人間の力によって行っていた業務を人工知能（AI）を搭載したシステムに任せることで、業務の効率化につながります。特に、工場の製造ラインなどパターンが決まっている業務は、機械学習によって構築されたシステムを利用するほうがスピーディーに行えます。また、人工知能（AI）を搭載したシステムで業務を行うことで人件費等も削減することが可能です。その他にも現在多くの業務を人工知能（AI）を利用して行っています。
2つ目は、ユーザーの満足度が向上することです。ユーザーに最適な答えを人工知能（AI）が導き出すことで、ユーザーの満足度の向上が期待できます。特に、問い合わせフォームやカスタマーサービスを人工知能（AI）に任せることでメリットを受けやすくなります。また、業務の効率化や人件費の削減にもつながります。
3つ目は、従来にはないサービスの開発です。人工知能（AI）を搭載したカメラを店舗に設置しておくことで無人店舗が完成します。このように、従来では考えられなかったことを人工知能（AI）を利用することで行えるようになります。
その他にも機械学習を利用することで多くのメリットを受けることができるため、現在世界中の多くの企業から注目を集めています。
フレームワークとは
フレームワークとは、何かを開発する際に骨組みとなるソフトウェアのことです。例えば、スマートフォンのアプリケーションを開発する際、１から開発すると多くの時間が必要になります。しかし、フレームワークを利用することで開発する環境の構築などを行わずに済むため、効率的にアプリケーションの開発が行えるようになります。そのため、開発を行う際には、フレームワークを利用することがおすすめです。
ライブラリとの違いとは
フレームワークと似たものでライブラリというものが存在します。2つを分けるとするとフレームワークはシステム開発全体の骨組みであり、ライブラリは小さな仕組みをまとめたものということになります。
どちらも開発の際に利用すると便利なものであり、効率的に開発が行えるようになるため、利用することがおすすめです。
機械学習に利用されるフレームワーク・ライブラリとは
機械学習を効率的に行う際に利用されるフレームワーク・ライブラリは以下の通りです。
- Pandas
- dlib
- NumPy
- SciPy
- Matplotlib
- scikit-learn
それぞれの特徴を解説していきます。
Pandas
Pandasは、機械学習を行う際に良く利用されるライブラリです。特徴は、時系列のデータ操作や構造の変更、テーブルデータを取り扱えることになります。機械学習では、データの前処理に利用されます。
dlib
dlibは、機械学習の顔認証システムを利用できるようにするフレームワークです。顔認証システムを１から構築すると多くの画像や映像データが必要になりますが、dlibを利用することで高精度な顔認識を可能にします。組み込み式のデバイスなどさまざまなシーンで利用されています。
NumPy
NumPyは、数値計算を行うために開発されたライブラリです。特徴は、配列能力に特化していることであり、画像処理や音声処理、言語処理などさまざまなシーンで利用されます。また、NumPyは基本的には、他のライブラリと連携して利用することが多いライブラリです。
SciPy
SciPyは、科学計算用ライブラリです。特徴は、扱える計算処理が多いことになります。特は、統計や積分、線形代数など高度な処理を行うことが可能です。しかし、利用する際に注意する点があり、統計学や数学的知識がなければ扱うことができないことやパッケージによって得意な計算処理が異なるため、注意してください。
Matplotlib
Matplotlibは、グラフ描画のためのライブラリです。特徴は、処理したデータをグラフなどで可視化して表示できることです。Matplotlibは、機械学習のデータ分析の際に利用されることが多いライブラリになります。
scikit-learn
scikit-learnは、機械学習の基盤となるライブラリです。特徴は、機械学習に必要になるアルゴリズムが利用できることです。先ほど解説したフレームワークやライブラリよりも機械学習に特化しているライブラリであるため、機械学習を行う際には必須レベルのライブラリになります。
ディープラーニングに利用されるフレームワーク・ライブラリとは
機械学習の手法のディープラーニングを効率的に行う際に利用されるフレームワーク・ライブラリは以下の通りです。
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
- Caffe
- Microsoft Cognitive Toolkit
- MxNet
それぞれの特徴を解説していきます。
TensorFlow
TensorFlowは、ディープラーニングで利用するニューラルネットワークのライブラリになります。特徴は、高度な機能を実装できることです。また、データフローやグラフを利用することも可能です。
PyTorch
PyTorchは、プログラミング言語のPythonのライブラリです。特徴は、計算に必要なグラフなどを構築でき、計算速度が速いことです。また、ライブラリの中でも扱いやすいため、多くの方からシェアされています。
Keras
Kerasは、Pythonで書かれたニューラルネットワークのライブラリになります。特徴は、他のフレームワークやライブラリと比べても扱いやすいことです。そのため、初心者の方でも利用でき、機械学習ではディープラーニングでは、プロトタイプの作成などで利用されます。
Caffe
Caffeは、ディープラーニングで画像認識を行う際に利用するライブラリです。特徴は、画像認識の処理が得意であることと、コミュニティが充実していることです。そのため、扱うことが比較的簡単であり、多くの方にシェアされています。
Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkitは、画像認識や音声認識の際に利用するフレームワークです。特徴は、画像や音声などの大きなデータを処理することが可能なことです。
MxNet
MxNetは、機械学習のトレーニング目的で利用するフレームワークです。特徴は、さまざまなプログラミングに対応していることマルチGPUに対応しているため、モバイルデバイスでも利用ができることです。
このように、機械学習やディープラーニングを効率的に行えるようにするフレームワークやライブラリは多くあります。自分に合っているものを選び利用することがおすすめです。
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まとめ
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本記事では、機械学習に利用されるフレームワークについて解説しました。機械学習に興味がある方は参考にしてください。
