Learning入門者の方々が最初に迷うポイントになりそうな、フレームワーク選びの手助けになる情報を集めました。Learningフレームワークと言ったらこれ!というほど広く使われています。侍でもTensorflowに注目して記事を公開しています。フレームワーク界隈最大のコミュニティなどを持ちます。Learningシステムを構築するなら、第一候補に入ってくることは間違いありません。Pythonの枠で紹介しましたが、C++を始め様々な言語へのAPIが公開されています。Learning以外にも、様々な行列計算、テンソル計算に適したツールです。Learningの実装をするには粒度が小さすぎるかもしれません。Learning開発黎明期に流行ったフレームワークです。1.0がリリースされ、開発が終了してしまいました。Learningの実装を探すと出てくることがある古株です。Learningを書くには少し粒度が小さいかもしれません。Tensorflow同様に、様々な上位ラッパーが公開されています。それらと組み合わせて使いましょう。上の2つと違い、ニューラルネットワークの構築に特化しています。Chainerはなんと言ってもモデルの構築のしやすさと、学習コードの書きやすさが目立ちます。このライブラリについても侍では注目していて、解説記事を公開しています。2019年8月8日Chainerはニューラルネットワークを実装するためのクラスと、学習コードを抽象化したTrainerという機能が用意されています。Learningの開発をするなら非常に適したライブラリの一つです。Pytorch[https://pytorch.org/]Facebookが開発しているディープラーニングフレームワークであるPytorch。Learningモデルを構築できます。PytorchもChainerも開発が早いので、徐々に差が出てきているのは注意です。Pytorchは高速で、それでいてChainer並に書きやすいフレームワークなので、世界中で愛されています。Learningの論文は、その著者実装がTensorflowなどで公開されても、すぐにPytorch版が有志によって作成されて公開されるほどです。Chainerと違い、すべてがPythonで書かれているわけではありませんが、普段使いするにはちょうどいいフレームワークだと思います。PyTorchの枠の中で実装すればバックプロパゲーションについて自分で書かなくてもいいところも楽でいいですね。最近では最新の研究の多くが、このフレームワークを使った実装を公開しているように感じます。MXNet[https://mxnet.apache.org/]MXNetはTensorflowのようにも、Chainerのようにも書ける、非常にフレキシブルなフレームワークです。Python以外にも、C++ScalaJuliaPerlRに対応していて、Tensorflow並にクライアント言語の多いフレームワークです。Learning実装でよく見かけることが増えたフレームワークで、もしかしたらこれから更に人気が出るかもしれません。バックエンドに使うライブラリを切り替えることができるので、いろんな場面に対応できます。「生のTensorflowでコーディングするのは大変だけど、Kerasならば簡単にできる!」という人が結構いるので、個人的には非常におすすめです。Learningの解説書もあります。]この本は初心者向けだとは言えませんが、初心者が入門書の次に読むのならばおすすめできます。Learningについて学んで、「実装速度を上げたい!」とは「もう少し楽をして実装したい」と思ったとき、この本を読んでKerasを勉強してみると面白いと思います。アメリカのカーネギーメロン大学の言語技術研究所が中心になって開発しています。なんと行っても自然言語処理に強いというイメージが強いフレームワークです。Chainerのような動的ニューラルネットワーク構築が可能で、自動ミニバッチ化などの便利な機能が盛り込まれています。Learningフレームワークです。詳しくは、作者の先生が公開しているスライドがわかりやすいです。LearningはCUDAを使って高速に計算します。Learningを実装するのは、学習コストもあまりかけずにGPU高速化の恩恵を受けられるため有力な選択肢です。CUDAに近いところで実装したくなるのがプログラマの情です。primitivはChainerのような柔軟さとC++による高速な動作、バックエンドに使うGPUの切り替えなどができる優れたフレームワークだと思います。GPUの利用と、OpenCLを使ったAMDなどのGPUの利用のどちらもができるのがすごいですね。私もQiitaでこのprimitivに関する記事を見たとき、Rustのバインディングが開発されていることを知って非常に興味を持ちました。このままPythonを学び続けて大丈夫?なぜPythonを学ぶのか?あなたがPythonを学ぶ理由は何でしょうか?Pythonが人気だからとりあえず学んでいるAIや機械学習の分野に興味があるからPythonは初心者向けの言語と言われています。その理由としてシンプルでわかりやすい構文や、実用的なライブラリが豊富なことが挙げられ、実際に学びやすい言語です。あなたが機械学習に興味があって、とくに知識も無いまま学習を進めると、挫折する可能性が高いと言えます。機械学習の分野はプログラミング以外にも、専門的な知識や数学の知識も必要になります。なんとなく学習していると早い段階でつまづきやすく、そのまま挫折してしまうなんてことも...。最適な学習環境を用意する必要なライブラリ・ツールを導入するわからないことを質問できるメンターを見つけるなどが必要になります。効率よく学びたいなら、無料体験レッスンがおすすめこのままPythonを学び続けていいのかな...まだまだ知りたいことがたくさんある!もっと詳しくPythonについて知りたい!といった悩みや願望を持っている方は、弊社「侍エンジニア塾」をご利用下さい。フリーランス・起業サポートを受けることができます。業界屈指のコンサルタントから、効率的な学習方法や仕事獲得術、今後のキャリアまでさまざまな疑問を相談してみませんか?遠方の方でもオンラインで受講できます!お気軽に受講下さい。Learningフレームワークをお使いになります。Learning初心者の方がフレームワークを選ぶときも、目的にあったものを選ぶのが一番だと思います。逆に適当にこれがいいかな?と選んでしまうと、後で実装が大変になってしまうこともありました。この記事で紹介したフレームワークは、日本語でも記事がたくさん公開されています。それぞれの利点欠点を踏まえて適切なフレームワークを選んでみてください。TweetPocket無料でSEからWebエンジニアへ転職しませんか?侍エンジニア塾では、完全未経験の方から現在SEだけどプログラミングはやっていないという経験者まで、幅広い方々の人生を好転させるプログラミング指導を行ってきました。SEの方とお話していくなかで、システムエンジニアという職業だけどコードが書けない事務作業が多くスキルがないため将来が不安スクールに通うと完全未経験者と同じスタートになるからレベルが合わないという、すでに知識があるSEならではのお悩みがあることに気づきました。弊社では、マンツーマンでレッスンを行いますので、現在お持ちの知識レベルからカリキュラムを作成いたします。こちらの転職コースは無料で受講を始められて転職成功でそのまま卒業できるというとてもお得なコースとなっています。知識のあるSEといっても転職は年齢が若いほど受かりやすいため、まずは無料体験レッスンで今の現状や理想の働き方について一緒に考えていきましょう。無料体験レッスンを予約する書いた人フクロウ第一言語はPythonです。皆さんRustやりましょう。