今回は、すでに話題になっており、皆さんもご存知かと思いますが、AIをサポートするために設計および開発された、Linuxやその他の多くのオペレーティングシステムで利用できるプラットフォームの代表的なものをご紹介させていただきます。
Deeplearning4j
Deeplearning4jは、JavaやScalaで書かれた商用グレードのオープンソースのディープラーニングライブラリで、ビジネス関連のアプリケーション向けに特別に設計されています。また、分散CPUおよびGPU上でHadoopやSparkと統合されているため、大規模なデータ処理にも対応しています。
DL4JはApache2.0ライセンスの下でリリースされており、AWSでのスケーリングのためのGPUサポートも提供しています。また、マイクロサービスアーキテクチャにも適合しており、様々なビジネスアプリケーションに利用されています。
ディープラーニングの分野では、Pythonが主流の言語であるため、Javaでのディープラーニングに不安を感じる人もいるかもしれませんが、Deeplearning4jはJavaでのディープラーニングに特化しているため、Javaでの開発に慣れ親しんだ人にとっては非常に使いやすいライブラリとなっています。
ビジネスアプリケーションの分野では、Javaを使っている場合が多いため、Javaでディープラーニングを行いたいという人には、Deeplearning4jがおすすめです。
Caffe
Caffeとは、速度に基づいたモジュール式で表現力豊かなディープラーニングフレームワークで、BSD 2-Clauseライセンスの下でリリースされています。研究、スタートアッププロトタイプ、ビジョン、スピーチ、マルチメディアなどの分野の産業用アプリケーションなどの分野で、すでにいくつかのコミュニティプロジェクトをサポートしています。
Caffeは、高速かつ簡単に使えることが特徴で、コードを自由にカスタマイズすることができます。また、PythonやMATLABなどのプログラミング言語との親和性が高く、機械学習における基本的なタスクを簡単に実行することができます。
Caffeは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に特化しており、画像認識などのタスクに特に適しています。そのため、画像処理に関する多くの研究に使用されています。
このように、Caffeは、高速で使いやすいディープラーニングフレームワークであり、画像認識などのタスクに特化しているため、多くの研究に利用されてもいのす。
Mahout
ビジネス指向の人工知能ツールであり、データから意思決定を行うために開発されました。ユーザーは、このツールを使用して、より高速で優れた予測モデリングを行うことができ、データから洞察を引き出すことができます。H20を使えば、ビジネスに必要な情報をより効率的に収集し、競争力を高めることができるでしょう。
Apache Sparkの一部として開発された、オープンソースで使いやすく高性能な機械学習ライブラリです。MLlibは分類、回帰、推奨、クラスタリング、生存分析などのアルゴリズムのコレクションを持っています。また、Python、Java、Scala、Rプログラミング言語で使用できるため、様々なプログラマーにとって使いやすいです。さらに、MLlibは既存のHadoopクラスターとデータで実行できるため、デプロイが基本的に簡単です。MLlibは、現在、多くの企業や研究機関において、ビッグデータ解析や予測モデル作成に使用されています。
Apache Mahout
ケーラブルな機械学習アプリケーションを構築するために設計されたオープンソースフレームワークです。このフレームワークには、以下の3つの優れた機能が備わっています。そして、シンプルで拡張性の高いプログラミング環境を提供します。
Scala + Apache Spark、H20、Apache Flinkなどの事前にパッケージ化されたアルゴリズムも提供します。
ベクトル数学実験環境「Samaras」を含むMahoutは、大規模なデータセットを扱うことができるため、Apache Hadoopと連携して使用することができます。また、分散コンピューティングアーキテクチャに対応しており、複数のノードでの実行にも対応しています。Mahoutは、Apache License 2.0のもとでリリースされており、誰でも自由に利用することができます。
オリックス2
スケーラブルな機械学習アプリケーションを構築するために設計されたオープンソースフレームワークです。このフレームワークには、以下の3つの優れた機能が備わっています。
シンプルで拡張性の高いプログラミング環境を提供Scala + Apache Spark、H20、Apache Flinkなどの事前にパッケージ化されたアルゴリズムを提供、Rライクな構文を持つベクトル数学実験環境「Samaras」を含む、
Mahoutは、大規模なデータセットを扱うことができるため、Apache Hadoopと連携して使用することができます。また、分散コンピューティングアーキテクチャに対応しており、複数のノードでの実行にも対応しています。Mahoutは、Apache License 2.0のもとでリリースされており、誰でも自由に利用することができます。
OpenNN
C++で開発されたオープンソースのクラスライブラリである、ディープラーニングに特化したライブラリがあります。このライブラリは、ニューラルネットワークを構築するために使用されます。しかしながら、このライブラリは経験豊富なC++プログラマーと、驚異的な機械学習スキルを持つ人にのみ最適です。このライブラリは、深いアーキテクチャと高性能が特徴であり、画像処理、音声処理、自然言語処理など、多様なタスクに使用されます。このライブラリを利用することで、高速なディープラーニングアルゴリズムの実装が可能になります。
OpenCyc
オープンソースのポータルであり、世界最大かつ最も包括的な一般知識ベースと常識的な推論エンジンを提供しています。このベースには、豊富なドメインモデリング、ドメイン固有のエキスパートシステム、テキスト理解、セマンティックデータ統合、AIゲームなどの分野に適用するために、Cyc用語が多数含まれています。このベースは、これまでの最も包括的な知識ベースの一つであり、様々な分野でのアプリケーションに使用されています。
Apache SystemML
ビッグデータに最適な機械学習用のオープンソースの人工知能プラットフォームです。このプラットフォームの主な機能は、RやPythonのような構文で実行され、ビッグデータに焦点を合わせ、高レベルの数学に特化されていることです。このプラットフォームは、ホームページでビデオデモンストレーションを含め、明確な説明がされています。
NuPIC
Heirarchical Temporary Memory（HTM）と呼ばれる新しい脳の理論に基づく機械学習用のオープンソースフレームワークです。 NuPICには、リアルタイムストリーミングデータを分析するために実装されたHTMプログラムが統合されており、時間ベースのパターンを学習し、予測し、不規則性を明らかにします。
また、NuPICの注目すべき機能には、連続的なオンライン学習、時間的および空間的パターン、リアルタイムストリーミングデータ、予測およびモデリング、強力な異常検知などがあります。NuPICはPythonで書かれており、Apache2.0ライセンスでリリースされています。
まだ、見落としているところもありますが、総じてかなり研究開発を実施してきたところから、次のステップに進んで来ていると思います。
そして、今後はどのような分野でどのように使われて、またはどう実用運転をするようにするようになるか、名だたる企業が
参入を始めて動き出しています。
今後AIを使ったビジネスが、新規に出てくると思いますが、その逆で実質的に人件費カットを目的にする大義名分になってしまうのではないか、という危惧もあったりしますので、これからの社会状況をしっかりと把握しておく必要性を強く感じました。
次回は、ChatGPTを使っての簡単なデモのご紹介をさせていただきます。