オープンソースの機械学習
オープンソースの機械学習とは何かを確認し、オープンソースの機械学習プロジェクト、プラットフォーム、ツールについて詳しくご覧ください。
オープンソースの機械学習はどこにでもある
チャットボットや画像認識から、予測医療や自動運転車まで、機械学習は私たちの身の回りにあふれており、ほとんどの場合、私たちがそれに気づかないほど、個人の生活や仕事に深く浸透しています。
しかしその裏では、オープンソースの機械学習によって機械学習のフレームワークやライブラリの急速な成長と進化が実現しており、その結果、テクノロジがよりスマートになり、人々や企業のますます複雑になる課題を解決することを可能にしています。
オープンソースの機械学習とは
機械学習はここ数年で大きく普及し、ビジネス上の課題を解決するために AI を活用する方法を模索する企業が増えています。機械学習が普及するにつれ、その開発や実装も容易になってきました。それは、無料のオープンソース機械学習ソフトウェアによるところが大きいです。
機械学習のアルゴリズムやソフトウェア ライブラリを開発者に無償で提供するテクノロジ企業が増えてきたことで、開発者は機械学習のオープンソース プロジェクトで実験できるようになりました。
クローズドソース ソフトウェアでは、1 人の個人または組織のみがそのソフトウェアを所有し、変更することができます。ユーザーは通常、所有者が明示的に許可していないことをソフトウェアで行わないという所有権に関する契約に署名する必要があります。逆に、オープンソース ソフトウェアは誰でも閲覧、修正、共有できるため、ユーザーはソース コードを改変してそれを自分のプロジェクトで利用することができます。
なぜ企業は自社のソフトウェアを無料で提供しようとするのか、特に商用ソフトウェアにはまだ市場があるのに、と疑問に思うかもしれません。しかし、大規模なテクノロジ企業であっても、この方法には多くの利点があります。
1 つは、オープンソースの機械学習プラットフォームがイノベーションのきっかけになるという点です。特定のツールを使っている開発者が多ければ多いほど、そのツールを使ったり改良したりするための独創的なアイデアが生まれる可能性が高くなります。また、開発者の数が多ければ多いほど、バグや問題を発見できる可能性が高くなり、問題をより早く解決することができます。
また、オープンソース ソフトウェアは多くの人が利用できるため、さまざまなオープンソース ソフトウェア プロジェクトを中心に強力なコミュニティが形成されることが多く、これらのコミュニティは、オープンソース フレームワークやライブラリの進化、人気、可用性の向上にも貢献しています。
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オープンソースの機械学習のメリット
オープンソースの機械学習ツールは、企業が抱えるさまざまな技術的課題の解決に役立ちます。また、以下のようなメリットがあります。
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すばやい修正
オープンソースの機械学習ソフトウェアは、無料で誰でも利用できるため、当然ながら多くのユーザーが集まります。そのため、ソフトウェアにバグがあったり、何かが正常に動作しなかったりしても、すぐに発見して解決できる可能性が高くなります。
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大規模なサポートのコミュニティ
オープンソースの機械学習プラットフォームには多くの開発者が集まるため、その周りには巨大なオンライン コミュニティが形成されます。これらのコミュニティは、開発者が問題に直面したときや、不特定多数から意見を集約したいときに利用できるフォーラムを提供しています。オンライン フォーラムには通常、ほとんどの潜在的な問題に対する答えがあります。また、機械学習が普及するにつれて、コミュニティの知識も増えていきます。
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機械学習の普及促進に貢献できるチャンス
機械学習には非常に大きな力があり、数え切れないほどのユース ケースがありますが、機械学習の経験があまり多くないプログラマーにとっては、近寄りがたいと感じるかもしれません。しかし、開発者がオープンソースの機械学習を実験してみたいと思う理由は、無料のソフトウェアであれば、試してみても失うものがほとんどないからです。また、オープンソースのソフトウェアは、さまざまなスキル セットを持った開発者が使用できるため、ユーザー数の増加にもつながります。
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プロジェクトの継続性
開発者は、何年も同じプロジェクトに携わる場合があります。オープンソースの機械学習ツールを使用すれば、自分のスキルや経験を活用できるという安心感が得られます。つまりこれらは、状況が変わっても貢献した内容をすべて失うことはないという安心感を持って、ツールを利用したり改善したりすることができるという点で、より魅力的なツールであると言えます。
オープンソースの機械学習プロジェクト
Style2paints
GitHub で最も人気のあるプロジェクトの 1 つである Style2paints は、AI を使ってライン アートを簡単に色付けすることができます。
ディープ音声変換
ディープ ニューラル ネットワークを使用すると、音声認識や音声合成を使用して音声をターゲットの声に変換して、有名人や誰かの声を模倣することができます。
ONNX Runtime
ONNX Runtime を使用すると、幅広い範囲のフレームワーク、オペレーティング システム、ハードウェア プラットフォームをまたいで機械学習を加速させることができます。
責任ある AI ツールキット
Fairlearn、InterpretML、Error Analysis などのツールキットにより、機械学習モデルの動作についてのより深い分析情報を得て、不公平やエラーを検出し、より責任ある機械学習プログラムを構築する方法を見つけることができます。
DeepSpeed
DeepSpeed は、大規模なスーパーコンピューターでトレーニングを行うデータ サイエンティストから、ローエンドのクラスターや単一の GPU でトレーニングを行う人まで、あらゆる人に超大規模なモデル トレーニングを提供するディープ ラーニング最適化ライブラリです。
OpenAI
OpenAI は、強化学習アルゴリズムを開発、トレーニング、比較するためのツールを提供しています。
MLFlow
MLFlow を使用すると、実験からデプロイまで、機械学習のライフサイクルのすべての部分を管理することができます。
PyTorch
PyTorch は、ディープ ラーニング プロジェクトを構築するためのトレーニング、ツール、ライブラリを提供しています。
オープンソースの機械学習が企業の競争力維持に役立つしくみ
機械学習に関して言えば、オープンソース ソフトウェアは、機械学習へのアクセスを容易にすると同時に、イノベーション、成長、コミュニティの考え方を企業内で醸成するのに役立ちます。オープンソースの機械学習プラットフォームが企業によって利用されたり、企業に貢献したりすることで、アイデアを共有したり、ビジネス上の課題を解決したり、製品をより良く、より使いやすくしたりするためのオープンな場であるフィードバック ループが生まれます。
さらに、オープンソースの機械学習プラットフォームによって機械学習がより身近なものになることで、開発者や企業の間での AI の導入や受け入れを加速させ、その結果、AI がより良く、より賢くなり、すべての人に利益がもたらされるようになります。
オープンソースの機械学習ツールは、スタートアップ企業の認知度向上にも役立ちます。新しい組織がオープンソースのコードを公開することで、知名度が上がり、信頼の向上が促進され、最終的には新しいユーザーの獲得につながります。
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オープンソースの機械学習プラットフォームの選択
オープンソースの機械学習プラットフォームを評価する際、どのような基準を考慮すべきでしょうか? 次の要素を検討してください。
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スピード
時間が重視されるプロジェクトの場合、プラットフォームの待機時間を考慮することをおすすめします。プロジェクトを開始してから、最初の結果が出るまでにどのくらいの期間が必要ですか? リアルタイムの結果が求められるプロジェクトでは、ストリーミング プラットフォームを検討してください。
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使いやすさ
プラットフォームをインストール、構成、使用するのはどのくらい難しいですか? プログラミングは難しいですか? 柔軟なグラフィカル ユーザーインターフェイスを備えていますか?
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開発者フレンドリ
チームのプログラミング経験を考慮に入れることをおすすめします。コーディングがご自分のスキル セットにない方は、あまりコードを書かずに済む、またはまったく必要のないプラットフォームを検討してください。オープンソースの機械学習プラットフォームの中には、経験豊富な開発者向けに設計されたものもありますが、よりシンプルな選択肢も数多くあります。
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コミュニティ
プラットフォームには、既に大規模で活発な貢献者のコミュニティがありますか? ユーザー数が多ければ多いほど、将来的にプラットフォームをサポートするリソースがさらに増える可能性が高くなります。
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相互運用性
プラットフォームは独立したツールですか? それとも、組織の他のアプリケーションとの連携が意図されていますか? プラットフォームをどのように使用したいか、そして使用したいアプリケーションやフレームワークとの相互運用性を考慮してください。たとえば、Azure がサポートしているフレームワークの 1 つに、Python ファーストのディープ ラーニング フレームワークである PyTorch があります。Azure は他にも TensorFlow や Scikit-Learn など多くのアプリケーションをサポートしていますが、別のプラットフォームでは必要なフレームワークがサポートされていない場合もあります。
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