機械学習の簡素化と標準化のためのトップツール

機械学習トップツール

人工知能と機械学習は、技術の進歩によって世界中のさまざまな分野に恩恵をもたらす革新的なリーダーです。競争力を保つために、どのツールを選ぶかは難しい決断です。

機械学習ツールを選ぶことは、あなたの未来を選ぶことです。人工知能の分野では、すべてが非常に速く進化しているため、「昔の犬、昔の技」を守ることと、「昨日作ったばかり」のバランスを保つことが重要です。

機械学習ツールの数は増え続けており、それに伴い、それらを評価し、最適なものを選ぶ方法を理解する必要があります。

• AIHelperBotとの出会い 秒単位でSQLクエリを構築する人工知能（AI）ベースのSQLエキスパート
• 「人間によるガイド付きAIフレームワークが、新しい環境でのロボットの学習を迅速化することを約束します」
• 「DifFaceに会ってください：盲目の顔の修復のための新しい深層学習拡散モデル」

この記事では、いくつかのよく知られた機械学習ツールを紹介します。このレビューでは、MLライブラリ、フレームワーク、プラットフォームについて説明します。

Hermione

最新のオープンソースライブラリであるHermioneは、データサイエンティストがより整理されたスクリプトを簡単かつ迅速に設定できるようにします。また、Hermioneはデータビュー、テキストベクトル化、列の正規化と非正規化など、日常の活動を支援するためのトピックに関するクラスを提供しています。Hermioneを使用する場合、手順に従う必要があります。あとは彼女が魔法のように処理してくれます。

Hydra

HydraというオープンソースのPythonフレームワークは、研究やその他の目的のために複雑なアプリを作成することを容易にします。Hydraは、多くの頭を持つヒドラのように多くの関連タスクを管理する能力を指します。主な機能は、階層的な構成を動的に作成し、構成ファイルとコマンドラインを介してそれをオーバーライドする能力です。

もう一つの機能は、動的なコマンドラインのタブ補完です。さまざまなソースから階層的に構成でき、構成はコマンドラインから指定または変更できます。また、単一のコマンドでリモートまたはローカルでプログラムを起動し、さまざまな引数で複数のタスクを実行することもできます。

Koalas

Koalasプロジェクトは、巨大なデータ量で作業するデータサイエンティストの生産性を向上させるために、Apache Sparkの上にpandas DataFrame APIを統合しています。

pandasは（シングルノードの）Python DataFrameの事実上の標準実装であり、Sparkは大規模なデータ処理の事実上の標準です。pandasに慣れている場合、このパッケージを使用してすぐにSparkを使用し始め、学習曲線を回避することができます。単一のコードベースはSparkとPandasに互換性があります（テスト、より小さいデータセット）（分散データセット）。

Ludwig

Ludwigは、機械学習パイプラインを定義するための明確で柔軟なデータ駆動型の設定アプローチを提供する宣言的な機械学習フレームワークです。Linux Foundation AI & DataがホストするLudwigは、さまざまなAI活動に使用することができます。

入力と出力の特徴と適切なデータ型は設定で宣言されます。ユーザーは、前処理、エンコード、デコードの追加のパラメータを指定したり、事前学習モデルからデータをロードしたり、内部モデルアーキテクチャを構築したり、トレーニングパラメータを調整したり、ハイパーパラメータ最適化を実行したりするための追加のパラメータを指定できます。

Ludwigは、設定の明示的なパラメータを使用してエンドツーエンドの機械学習パイプラインを自動的に作成し、設定されていない設定にはスマートなデフォルト値を使用します。

MLNotify

オープンソースのプログラムMLNotifyは、モデルのトレーニングが終了したときにオンライン、モバイル、およびメールの通知を送信することができます。これは、よく知られたMLライブラリのfit()関数に接続するPythonライブラリです。

すべてのデータサイエンティストは、何百ものモデルをトレーニングした後、トレーニングの終了を待つことが退屈だと知っています。時間がかかるため、時折それを確認するためにAlt+Tabを行き来する必要があります。MLNotifyは、トレーニングが開始されると、特定のトラッキングURLを印刷します。コードの入力方法は3つあります。QRコードをスキャン、URLをコピー、またはhttps://mlnotify.aporia.comにアクセスしてください。その後、トレーニングの進捗状況が表示されます。トレーニングが終了すると、すぐに通知を受けることができます。トレーニングが終了したら、オンライン、スマートフォン、またはメールの通知を有効にして、トレーニングが終了したときにすぐに通知を受けることができます。

PyCaret

オープンソースのPythonベースのPyCaretモジュールにより、機械学習のワークフローが自動化されます。PyCaretは、短く、理解しやすい、Pythonの低コード機械学習ライブラリです。PyCaretを使用すると、開発に時間をかけずにより多くの時間を分析に費やすことができます。さまざまなデータ準備オプションが利用可能です。スケーリングに対して特徴をエンジニアリングします。PyCaretは設計上モジュール化されています。各モジュールには特定の機械学習操作があります。

PyCaretでは、関数は特定のワークフローの活動を実行する操作の集合です。これらの関数はすべてのモジュールで同じです。PyCaretを学ぶための興味深いマテリアルがたくさんあります。まずは私たちの指示に従って始めることができます。

Traingenerator

Traingeneratorは、PyTorchとsklearnのためのユニークなテンプレートコードを生成するためのシンプルなWeb UIを使用します。次の機械学習プロジェクトをスタートさせるための理想的なツールです！Traingeneratorでは多数の前処理、モデル構築、トレーニング、可視化オプションが利用できます（Tensorboardやcomet.mlを使用）。Google Colab、Jupyter Notebook、または.py形式でエクスポートすることもできます。

Turi Create

アプリに提案、オブジェクトの識別、画像の分類、画像の類似性、またはアクティビティのカテゴリ化を追加するには、機械学習の専門知識が必要です。Turi Createを使用すると、カスタム機械学習モデルの開発がより簡単になります。組み込みのストリーミンググラフィックスを使用してデータを分析し、アルゴリズムではなくタスクに焦点を当てています。単一システムで大規模なデータセットをサポートし、テキスト、写真、音声、ビデオ、センサーデータといったさまざまな形式で動作します。このツールを使用すると、モデルをCore MLにエクスポートして、iOS、macOS、watchOS、およびtvOS用のアプリで使用することができます。

Google CloudのAIプラットフォームとデータセット

どの機械学習モデルも適切なデータセットなしではトレーニングできないという基本的な問題があります。データセットの作成には多くの時間とお金がかかります。Google Cloud Public Datasetsと呼ばれるデータセットは、Googleによって選択され、頻繁に更新されます。フォーマットは写真から音声、ビデオ、テキストまで多岐にわたり、すべてが非常に多様です。これらの情報は、さまざまな目的のためにさまざまな研究者によって使用されるように設計されています。

Googleはまた、以下の追加の実用的なサービスを提供しています：

• ビジョンAI（コンピュータビジョンのためのモデル）、自然言語処理サービス
• 機械学習モデルのトレーニングと管理のためのプラットフォーム
• 30以上の言語での音声合成ソフトウェアなど

Amazon Web Services

開発者はAWSプラットフォーム上で人工知能と機械学習の技術にアクセスすることができます。コンピュータビジョン、音声認識、音声生成、レコメンデーションシステムの開発、予測モデルの構築など、事前学習済みのAIサービスのいずれかを選択することができます。

Amazon SageMakerを使用すると、スケーラブルな機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイすることができます。また、すべての人気のあるオープンソースのMLプラットフォームをサポートするユニークなモデルも構築することができます。

Microsoft Azure

Azure Machine Learning Studioのドラッグアンドドロップ機能により、機械学習の専門知識がない開発者でもプラットフォームを利用することができます。データの品質に関係なく、このプラットフォームを使用して簡単にBIアプリを作成し、直接クラウド上でソリューションを構築することができます。

MicrosoftはさらにCortana Intelligenceを提供しており、ビッグデータと分析の完全な管理、データを有益な情報と次のアクションに変換する機能を提供しています。

全体として、Azureを使用してクラウド上でMLソリューションに取り組むことができます。さまざまなツールがさまざまな用途に向けて用意されているため、国際企業もこれを気に入っています。

RapidMiner

RapidMinerは、データサイエンスと機械学習のためのプラットフォームです。使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースを提供し、.csv、.txt、.xls、.pdfなど様々な形式のデータを処理することができます。プライバシーへの配慮とシンプルさから、多くの企業がRapid Minerを利用しています。

このツールは、迅速に自動化されたモデルを開発する必要がある場合に便利です。相関、欠損値、安定性などの一般的な品質の問題を特定し、データを自動的に分析することができます。ただし、より困難な研究トピックに取り組む際には、他の手法を使用することが望ましいです。

IBM Watson

さまざまな機能を備えた完全な機能を備えたプラットフォームを探している場合は、IBMのWatsonプラットフォームをチェックしてみてください。

Watsonと呼ばれるオープンソースのAPIセットがあります。ユーザーは認知検索エンジンや仮想エージェントを開発することができ、スタートアップツールやサンプルプログラムにアクセスすることができます。Watsonはまた、チャットボットを構築するためのフレームワークも提供しており、機械学習の初心者が自分のボットをより迅速にトレーニングするのに利用することができます。開発者は自分のデバイスを使用してクラウド上で独自のソフトウェアを開発することができ、コストも手頃なため、中小およびVoAGI規模の組織には優れた選択肢です。

Anaconda

AnacondaというオープンソースのMLプラットフォームを介して、PythonとRをサポートしています。他のプラットフォームのサポートされているオペレーティングシステムならどれでも使用することができます。プログラマーはライブラリと環境を制御し、Dask、NumPy、pandasなど1,500を超えるPythonとRのデータサイエンスツールを使用することができます。Anacondaは優れたモデリングとレポートの可視化機能を提供しています。このツールの人気は、複数のツールを1つだけでインストールできる能力に由来しています。

TensorFlow

GoogleのTensorFlowは、無料のディープラーニングソフトウェアライブラリのコレクションです。機械学習の専門家は、TensorFlowの技術を使用して正確で機能豊富なモデルを構築することができます。

このソフトウェアは、洗練されたニューラルネットワークの作成と使用を簡素化します。TensorFlowはPythonとC/C++のAPIを提供しており、研究目的でその潜在能力を探求することができます。さらに、世界中の企業は手頃なクラウド環境で自らのデータを処理し、扱うための堅実なツールにアクセスすることができます。

Scikit-learn

Scikit-learnは、分類、回帰、次元削減、予測データ分析アルゴリズムを作成することを容易にします。Scikit-learnは、Pythonの機械学習開発フレームワークであるNumPy、SciPy、pandas、matplotlibに基づいています。このオープンソースライブラリは、研究目的や商業利用の両方に使用することができます。

Jupyter Notebook

対話的なコンピューティングのためのコマンドシェルであるJupyter Notebookです。このツールはPythonだけでなく、Julia、R、Haskell、Rubyなど、他のプログラミング言語とも連携して動作します。機械学習や統計モデリング、データ分析でよく使用されます。

要するに、Jupyter Notebookはデータサイエンスのイニシアチブの対話的な可視化をサポートします。コード、可視化データ、コメントの保存と共有に加えて、素晴らしい分析レポートの作成も可能です。

Colab

Pythonを扱う場合に便利なツールであるColabです。Collaboratory、通称Colabは、ウェブブラウザでPythonコードを記述して実行することができます。構成要件はなく、GPUパワーにアクセスでき、結果の共有も簡単です。

PyTorch

PyTorchは、Torchを基にしたオープンソースのディープラーニングフレームワークで、Pythonを使用します。NumPyのように、GPUアクセラレーションを使用したテンソル計算を行います。さらに、PyTorchは大規模なAPIライブラリを提供して、ニューラルネットワークアプリケーションの開発をサポートします。

他の機械学習サービスと比較して、PyTorchは特異です。TensorFlowやCaffe2とは異なり、静的グラフを使用しません。それに対して、PyTorchのグラフは動的で常に計算されます。動的グラフを扱うことで、PyTorchは一部の人にとってはより簡単になり、初心者でもプロジェクトにディープラーニングを組み込むことができます。

Keras

Kerasは、成功したKaggleチームの間で最も人気のあるディープラーニングフレームワークです。このツールは、機械学習のプロフェッショナルとしてのキャリアを始める個人にとって最高のツールの一つです。Kerasと呼ばれるニューラルネットワークAPIは、Python向けのディープラーニングライブラリを提供します。Kerasライブラリは他のライブラリよりも理解しやすく、より高レベルであり、全体像を理解しやすくなっています。また、TensorFlow、CNTK、またはTheanoなどのよく知られたPythonフレームワークとも使用することができます。

Knime

レポートの作成やデータ分析にはKnimeが必要です。このオープンソースの機械学習ツールは、モジュラーなデータパイプライン設計によって、さまざまな機械学習およびデータマイニングコンポーネントを統合しています。このソフトウェアは、良好なサポートと頻繁なリリースを提供します。

このツールの重要な特徴の1つは、C、C++、R、Python、Java、JavaScriptなど、他のプログラミング言語のコードを組み込むことができることです。異なるバックグラウンドを持つプログラマのグループによって迅速に採用されることができます。

参考文献：

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

この記事は「Top Tools For Machine Learning Simplification And Standardization」のMarkTechPostでの投稿です。

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