知っておくべき15の機械学習ツール

Jun 19, 2023

デジタル化が進む世界では、文字通りあらゆるところにデータが存在します。 すべてのクリック、すべてのスワイプ、すべてのビデオ、すべての単語は、非常に豊富な（そしてうまく使えば、儲かる）データに変換できます。

しかし、私たち人間がこのすべてのデータを精査し、理解し、最大限に活用するのに十分な時間は世界にありません。 だからこそ、私たちは機械学習を導入し、コンピューターにデータ分析を自動化するだけでなく、単純なコーディングではなく経験とコンテキストを通じて「学習」できるような方法で分析を実行できるようにしています。これは、私たち人間が学習するのとほぼ同じ方法です。

コンピューターに、より人間に近い学習能力を開発できるようにすることで、画像の生成や猫のゴロゴロの翻訳などの新しい分野だけでなく、金融、医療、教育、さらには考古学などのさまざまな業界でもコンピューターが役立つようになります。

もっと詳しく知りたいですか? 機械学習とは何ですか?またどのように機能しますか?

機械学習は、統計、試行錯誤、大量のデータを使用して特定のタスクを学習する人工知能のサブセットであり、そのタスクを実行するために特別にプログラムする必要はありません。

ほとんどのコンピューター プログラムはコードに依存して、何をどのように行うかを指示しますが、機械学習を使用するコンピューターは暗黙知、つまり個人的な経験や背景から得られる知識を使用します。 このプロセスは、手元のデータに基づいて時間をかけて開発されるアルゴリズムとモデル、つまり統計方程式に依存します。 トレーニングとも呼ばれる学習プロセスには、データ内のパターンを特定し、試行錯誤とフィードバックを通じてそれらの発見を最適化することが含まれます。

機械学習システムは人間と同じように経験から学習できるため、数十億行のコードに依存する必要はありません。 また、暗黙知を使用できるということは、データから抽出できるものに基づいて、つながりを作り、パターンを発見し、さらには予測を行うこともできることを意味します。

つまり、機械学習では、人間ではなくコンピューターに問題解決の責任が課されます。 これらのアルゴリズムは、膨大な量の情報を解析し、人間が単独では決して実行できないパターンを見つけることができるため、レコメンデーション エンジンの構築、オンライン検索パターンの正確な予測、不正検出などに特に役立ちます。

機械学習業界の詳細企業は機械学習エンジニアの獲得に必死です

AI を使用するすべてのシステムと同様、機械学習には、システムの一種のガイドとして機能するアルゴリズムが必要です。 機械学習モデルは、パターンを認識して予測を提供するアルゴリズムを使用してトレーニングされます。 そして、新しいデータがこれらのアルゴリズムに入力されると、アルゴリズムは学習してパフォーマンスを向上させ、時間の経過とともに一種のインテリジェンスを開発します。

データのサイズや多様性などに基づいてコンピューターが使用できるアルゴリズムは数百種類ありますが、時間の経過とともに精度を確保するために人間の介入がどの程度必要かに応じて、それらは主に 4 つの異なるカテゴリに分類できます。 そして、これらのアルゴリズムは機械学習ツールとソフトウェアを使用して作成されます。

もちろん、これほど広大で複雑な領域では、何でも屋は存在しません。1 つのモデルですべてを修正したり、すべてを実行したりできるわけではありません。 そのため、世の中には機械学習ツールがたくさんあります。

以下に最も人気のあるものの一部を示します。

Apache Software Foundation によって開発された Mahout は、Apache Hadoop 上に実装された機械学習アルゴリズムのオープンソース ライブラリです。 これは、数学者、データ サイエンティスト、統計学者によって、非常に大規模なデータ セットから意味のあるパターンを迅速に見つけるために最もよく使用されます。 実際には、ユーザーの行動から学習し、それに応じて推奨を行うことができるインテリジェントなアプリケーションを構築する場合に特に役立ちます。

AWS Machine Learning は、開発者がアルゴリズムを通じてユーザーデータのパターンを発見し、それらのパターンに基づいて数学的モデルを構築し、それらのモデルから予測を生成できるように設計されたさまざまなツールを提供します。 無料の製品には、画像やビデオ内のオブジェクト、人物、テキスト、アクティビティを識別する Amazon Rekognition などがあります。 Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストがあらゆるユースケース向けに機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするのを支援します。

BigML は、ユーザーが独自のデータセットをロードし、モデルを構築および共有し、モデルをトレーニングおよび評価し、個別またはバッチで新しい予測を生成できる機械学習アルゴリズムを提供します。 また、BigML で作成されたすべての予測モデルには、インタラクティブな視覚化機能と、解釈しやすくする説明機能が備わっています。 同社によれば、現在、このプラットフォームは航空宇宙から医療に至るまで、さまざまな業界で使用されているという。

Google の Colab は、開発者が PyTorch、TensorFlow、Keras、OpenCV のライブラリを使用して機械学習アプリケーションを構築するのを支援するクラウド サービスです。これらのライブラリの一部については、この記事で後ほど詳しく説明します。 これにより、ユーザーはこのコードをリッチ テキスト、画像、HTML などと組み合わせて 1 つのドキュメントにまとめ、機械学習モデルを構築およびトレーニングできるようになります。 これらのモデルは Google ドライブに保存し、他の人が共有したり編集したりできます。

Google Cloud AutoML は、テクノロジー大手の最先端の転移学習とニューラル アーキテクチャ検索テクノロジーに基づいた機械学習製品のコレクションであり、開発者が必要な用途に合わせて高品質のモデルをトレーニングできるように支援します。機械学習の経験。 このツールを使用すると、ユーザーはモデルを評価、強化、展開できるだけでなく、トレーニングも行うことができます。 また、トレーニングされたモデルで予測を生成し、必要なデータをクラウドに安全に保存することもできます。

IBM の Watson は、Jeopardy! のゲームで優勝して以来、機械学習だけでなくコグニティブ コンピューティングや人工知能全般において最もよく知られているプレーヤーの 1 つです。 2011年に2人の人間チャンピオンと対戦。 現在、IBM Watson Studio は、開発者が機械学習および深層学習モデルを実稼働環境に導入するのを支援し、データの分析と視覚化、さらにはデータのクリーニングと整形のためのツールを提供しています。

ここで用語を学びましょう人工知能 vs. 機械学習 vs. 深層学習: 違いは何ですか?

Azure Machine Learning は、セキュリティに重点を置き、開発者が機械学習モデルを構築、テスト、デプロイするために必要なものをすべて提供します。 その協調的なドラッグ アンド ドロップ設計により、開発者は機械学習プロセス全体を行うことができ、データ探索の準備、モデルのトレーニングと開発、モデルの検証、モデルの継続的な監視と管理のための機能が備わっています。 さらに、このツールはプログラミングを必要としません。むしろ、データセットとモジュールを視覚的に接続して、ユーザーが予測分析モデルを構築できるようにします。

Open Neural Networks Library の略称である OpenNN は、深層機械学習研究の重要な分野であるニューラル ネットワークを実装するソフトウェア ライブラリです。 これは C++ プログラミング言語で書かれており、ライブラリ全体は GitHub または SourceForge から無料でダウンロードできます。

PyTorch は、ディープ ラーニングと機械学習モデルの開発に役立つオープンソース ツールです。 このプラットフォームは、テンソル コンピューティング、ニューラル ネットワーク、および機械学習ライブラリとツールのホストを提供します。 PyTorch には、追加のラッパーである PyTorch Lightning と PyTorch Ignite もあります。どちらも主に研究機能を拡張し、冗長コードの必要性を軽減することを目的としています。

Scikit-learn は、機械学習に最もよく使用されるライブラリの 1 つです。 これは Python ベースであり、分類、回帰、モデル選択などの機械学習および統計モデリングのための一連のツールが含まれています。 scikit-learn のドキュメントは詳細で読みやすいことで知られているため、初心者も専門家も同様にコードを解き、モデルについてより深い洞察を得ることができます。 また、活発なコミュニティを持つオープンソース ライブラリであるため、質問したり、機械学習について詳しく学ぶのに最適な場所です。

Shogun は、機械学習の問題に対して多数のアルゴリズムとデータ構造を提供する、無料のオープンソース機械学習ソフトウェア ライブラリです。 また、Python、R、Java、Octave、Ruby など、多くの言語のインターフェイスも提供します。 Towards Data Science ブログの人気寄稿者である Emmett Boudreau 氏によると、これは機械学習用のライブラリの中で最も「過小評価されている」ライブラリの 1 つです。これはおそらくユーザー ベースとメンテナ リストが少ないためだと思われます。 しかしブードロー氏は、Shogun ライブラリは言語的により確立されており、それがクロスプラットフォームおよびさまざまなアプリケーションの両方でのアクセシビリティの向上につながっていると述べました。

Google によって最初に開発された TensorFlow は、ユーザーが独自の機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるようにするさまざまなツール、ライブラリ、リソースを提供するオープンソースの機械学習フレームワークです。 自然言語処理、コンピューター ビジョン、予測機械学習、強化学習など、幅広いソリューションをサポートしています。 TensorFlow は、より単純なソリューション用にいくつかの事前構築モデルを提供しますが、ほとんどの場合、開発者は特定のモデルのコードを綿密に操作する必要があります。つまり、開発者はモデルをゼロからトレーニングする際に完全な制御を実現できます。 TensorFlow には、tf.keras と呼ばれる Keras 用の深層学習 API もあります。

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同じく Google の製品である Vertex AI は、機械学習ワークフロー内の複数のプロセスを統合し、ユーザーが機械学習モデルをトレーニングし、それらのモデルをクラウド内でホストし、そのモデルを使用して大量のデータに関する結論に達することを可能にします。 Vertex AI には事前トレーニングされたモデルが付属していますが、ユーザーは PyTorch、Scikit-lean、TensorFlow などの Python ベースのツールキットを活用して独自のモデルを生成することもできます。

Weka は、データ マイニング タスク用の機械学習アルゴリズムの無料コレクションであり、データの準備、分類、回帰、クラスタリング、相関ルール マイニング、視覚化のためのツールを提供します。 Weka にデータセットが入力されると、いくつかのアルゴリズムのハイパーパラメータ設定が調査され、完全に自動化されたアプローチを使用して最も好ましいアルゴリズムが推奨されます。 ニュージーランドのワイカト大学で開発されたウェカは、好奇心旺盛な性質で知られるこの島でのみ生息する飛べない鳥にちなんで名付けられました。

Extreme Gradient Boosting の略称である XGBoost は、オープンソースの機械学習ソフトウェア ライブラリです。 このプラットフォームは、多くのデータ サイエンスの問題を迅速に解決するために並列ツリー ブースティングを提供します。つまり、最適なモデル シーケンスを達成するためにいくつかのツリーベースのアルゴリズムを使用できることになります。 さらに、勾配ブースティングを使用すると、XGBoost はツリーを次々に成長させ、後続のツリーが前のツリーの弱点や間違いから学習し、前のツリー モデルから情報を借用できるようにします。