生成AI活用普及協会
プログラミングを効果的に行うためにはフレームワークが必要不可欠であり、AI開発を行う際にはAIフレームワークがとても重要になります。
フレームワークという言葉を聞いたことのある方が多いと思いますが、具体的にどのようなものか理解していない方は少なくありません。
今回は、AIフレームワークや人気のAIフレームワークとそのメリット・デメリット、選択のポイントについて紹介します。
フレームワークとは、プログラミングに必要な機能をまとめた枠組みのことです。
1部のプログラムを修正するだけで利用できるので、プログラミングを効率的に行い開発工数を削減させることができます。
AIフレームワークは、AI開発を行う際に利用できるフレームワークのことです。
AI開発では、高度な専門知識やスキルが求められるので、AI開発に必要な機能をまとめたAIフレームワークは必要不可欠な存在です。
AIフレームワークは、目的や開発内容によって多くのものが存在しています。
また、その中でも人気のフレームワークは、主に以下の5つです。
以上5つのフレームワークは、AI開発で必要な機能を多く兼ね備えており、AI開発を行うエンジニアから高い人気を集めています。
そのため、これからAI開発を始めようとしている方やAI開発でフレームワークを選んでいる方は、以上5つの中から選んでみてはいかがでしょうか。
フレームワークを選ぶ際に、どのようなポイントを意識して選べばいいのか悩んでいる方は多いです。
これからフレームワークを選ぶ際は、以下のようなポイントを意識してみることをおすすめします。
主に以上のようなポイントを意識してフレームワークを選択することで、AI開発やプログラミングで効果的に利用することが可能です。
そのため、これからフレームワークを選ぶ際の参考にしてみてください。
TensorFlowとは、Googleが提供しているライブラリです。
主に、Gmailの分類・YouTubeの広告最適化・Google音声検索などで利用されており、AIシステムの構築にとても優れています。
また、多次元データ構造を意味する「テンソル(Tensor)」という高速計算できるライブラリでAI処理を行なっています。
TensorFlowのメリットには、主に以下のものがあります。
TensorFlowのデメリットには、主に以下のものがあります。
PyTorchとは、Facebook(現Meta)が提供しているAIフレームワークです。
「Torch」という機械学習の自然言語処理のライブラリを元に2017年にリリースされた比較的新しいAIフレームワークになります。
そのため、ディープラーニングの学習や情報収集を目的としている方にとって、最適なAIフレームワークの1つです。
また、近年利用者が急増していることから高い注目を集めています。
PyTorchのメリットには、主に以下のものがあります。
PyTorchのデメリットには、主に以下のものがあります。
Kerasとは、Googleが開発したニューラルネットワークのライブラリです。
ソースコードがPythonで書かれているので、構文がシンプルで扱いやすく機械学習やディープラーニングを効果的に行えます。
現在は、TensorFlowに取り込まれTensorFlowのバックエンドとして動作しているので、利用する場合はTensorFlowをインストールして使用するライブラリです。
Kerasのメリットには、主に以下のものがあります。
Kerasのデメリットには、主に以下のものがあります。
Microsoft Cognitive Toolkitとは、学術期間であるMicrosoft Researchが開発したフレームワークです。
2016年に大幅なアップデートが行われるまでは、「CNTK（Microsoft Computational Network Toolkit）」と呼ばれていました。
その後、解明され現在のMicrosoft Cognitive Toolkitになりました。
主に、ディープラーニングを容易に利用するために開発されたものであり、実装効率を向上させる機能が搭載されていることが特徴的です。
Microsoft Cognitive Toolkitのメリットには、主に以下のものがあります。
Microsoft Cognitive Toolkitのデメリットには、主に以下のものがあります。
MXNetとは、ワシントン大学とカーネギーメロン大学で開発されたオープンソースの深層学習フレームワークで、2016年にAmazonのAWSがサポートを開始しました。
柔軟性や拡張性が高いフレームワークであり、ディープラーニングの処理を高速で行うことが可能です。
そのため、画像認識・自然言語処理・レコメンド生成などで活用されています。
MXNetのメリットには、主に以下のものがあります。
MXNetのデメリットには、主に以下のものがあります。
AI開発は年々活発になっており、今後も数多くのAI技術が誕生・発展していくことでしょう。
また、AIフレームワークを使うことで、効率的にAI開発を進められるようになります。
これからAI開発を始める方は、ぜひ今回の記事を参考にAIフレームワークを使用してみてください。
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
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