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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、ツールを探索しましょう。

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、テクノロジー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のです。

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ー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ー企業であっても、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はイノベーションのきっかけになります。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。

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。

より迅速な修正

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。

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、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。

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、敷居が高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。

プロジェクトの継続性

あなたの開発者は、何年も同じプロジェクトに携わっているかもしれません。オープンソースの機械学習ツールを使用すれば、彼らが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、彼らが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、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

オープンソースの機械学習の実際のユース ケースにはどのようなものがあるでしょうか? ここでは、オープンソースの機械学習プロジェクトの例をいくつかご紹介します。

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することができます。

責任ある AI ツールキット

FairlearnInterpretMLError Analysisなどのツールキットを使用すると、機械学習モデルの動作に関するより深い分析情報を得て、公平性とエラーを検出し、より責任の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で企業の競争力を維持する方法

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、コミュニティのマインドセット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を企業が利用したり、そこ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、よりスマートになり、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。

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。

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勧めします。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。

使いやすい

インストール、構成、および使用するプラットフォームはどれくらい難しいかプログラミングは難しいですか? それは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?

開発者フレンドリ

ここでは、チームのプログラミング経験を考慮に入れることをお勧めする例を示します。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お勧めします。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。

コミュニティ

その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る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。

相互運用性

その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お客様に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。

Azure Machine Learning に関する詳細情報

最高レベルの機械学習機能、オープンソース フレームワークの組み込みサポート、そしてチームのスキル セットやプログラミング経験に関係なく、機械学習を簡単に組織に導入できるようにするツールを入手しましょう。

データ サイエンティストのための機械学習を詳しく見る

Azure でクラウド規模の機械学習ソリューションを構築する方法について、およびデータ サイエンティストと機械学習のエンジニア向けの機械学習ツールについて詳しくご確認ください。

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