learning皆さん、こんにちは。今回はディープラーニングに使用するフレームワークについてお話ししていきます。最後にフレームワークとはシステム開発を楽に行えるように用意されたプログラムのひな形のことやっぱりゼロからディープラーニングのプログラムを作るのは大変なんですね。用意された基本フォーマットみたいなものを利用して、ディープラーニングを実行していきます。PyTorch)です。私も全て使ったことがあるわけでないので今回は簡単に概要をまとめました。【Chainer/TensorFlow/Keras/PyTorch】フレームワークとはディープラーニングを簡単に実行するためのプログラムのひな形と説明しました。ひな形にはいくつも種類があるのでしょうか。それは、各企業や大学などの団体がそれぞれ開発しているからです。実際に今回ご紹介する4つ以外にもディープラーニングのフレームワークはたくさんあります。世界のトレンドまずは世界のトレンドをざっくり見て見ましょう。見てわかる通り、2015年の11月にTensorFlowがGoogleからリリースされたとことにより爆発的な伸びを見せています。その後、TensorFlowは2018年4月をピークに、KerasとPyTorchがぐんぐん伸びを見せています。アメリカのトレンドTensorFlowが一番人気なのは変わらずですが、2018年の終わり頃からPyTorchがKerasを追い越しそうですね。中国のトレンド中国は2017年の段階ですでにPyTorchがKerasを追い越してますね。TensorFlowを追い越しそうな勢いを見せています。そもそもディープラーニングのフレームワークの中心はアメリカなのでしょうか。AIの世界では中国がアメリカよりも進んでいるという話があるのでこういったフレームワークを作っていてもおかしくないはず。アメリカ産のフレームワークを使う理由は何なんでしょうか。ここは私の宿題にしておきます。日本のトレンド最後に日本です。Chainerが日本製だけあって、他の国と比べてそこそこのシェアをとっています。私も現在Chainerでディープラーニングを学んでいますが、やはり他のフレームワークと違い、結果だけでなく、何をやっているかの中身が見れるので非常にわかりやすいと感じます。そんな日本でも現在PyTorchがぐんぐんきているようですね。アメリカ、中国に引っ張られるとすると、これからの主流はTensorFlowとPyTorchになっていくのでしょうか。最後にいかがでしたでしょうか。世界では2015年の終わり頃から一気にディープラーニングのフレームワークの検索が伸びていましたね。ディープラーニングの波はまだまだこれからです。日本だけでなく、世界がどうなっているかの視点も持ちながら今何を学ぶべきかしっかりと考えるようにしたいですね。Tomoya)新しいことに挑戦するのが好きです。ブログは勉強とアウトプット用。me!新しいことに挑戦するのが好きです。ブログは勉強とアウトプット用。