AIを仕事で使うためには?必要なAIライブラリの紹介

AIが人間の仕事の半分を代替すると言われるようになってから、AIを事業に取り入れたり、AIを使ってビジネスを効率化している企業が増えています。

その過程で言われているのは「AIに仕事を奪われるのでは無いか?」ということです。

AIを利用する側になるには、しっかりとAI(人工知能)の仕組みを理解し、AIを使いこなす側に回らなくてはいけません。

ここでは、AIを実装するための実践編となる、無料のライブラリの紹介をしていきます。

まず基本!AIライブラリとは?

ライブラリとは、ある特定の機能を持つプログラムを定型化して、他のプログラムが引用できる状態にしたものを、複数集めてまとめたファイルです。(フレームワークとも言います)

基本的に、機械学習のライブラリでは、プログラミング言語はPythonを使います。

ライブラリは数学の関数群やファイル操作の機能群といったそれ単体では意味をなさないものを、データ化したりすることができます。

APIとの違いは?

APIとは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース(Application Programming Interface)の略です。

AIライブラリが、データ収集から最初の処理までを自分の手で行う必要があるのに対して、APIソフトは、データ収集を行わずに機械学習をスタートできます。

APIでは、基本ソフトやアプリケーションソフト、あるいはウェブアプリケーションが、自ら持つ機能の一部を外部のアプリケーション(ソフトやウェブサービス)から簡単に利用できます。

APIとライブラリはどちらも便利な機能を呼び出すという意味では同じですが、APIは既存のソフトやウェブサービスを簡単に利用するためのものです。

こちらの記事も参考になるので読んでみましょう。

使える!AIライブラリの紹介

それでは、無料で使えるAIライブラリを紹介していきます。ほとんどがPythonを使って実装することができます。

自分が作りたいAIに必要なライブラリを見つけておきましょう。

機械学習を網羅できる「scikit-learn」

Pythonで機械学習と言ったら、まずエンジニアが思いつくのは「scikit-learn(サイキットラーン)」」です。

このライブラリには様々な機械学習の手法が実装されています。

例えば、株価予測などに利用する「回帰(Regression)」、迷惑メール判定などに使える「分類(Classification)」など、自分がやりたい事に適したアルゴリズムを見つけることができます。

「Deep Learning」のアルゴリズムは実装されていませんが、それ以外ならば、「scikit-learn」を使えることでしょう。

また、「scikit-learn」のAPIシステムは、Pythonで機械学習モデルを実装するときのお手本としてもよく使われており、初心者の方もこのライブラリから始めることがおすすめです。

「scikit-learn」のHPはこちら

Googleの深層学習ライブラリ「Tensorflow」

AIといえば、今ブームになっているDeep Learning(深層学習)をの方法を知りたいと言う人が多いです。

ディープラーニングか可能になるライブラリは、Googleが作った「Tensorflow(テンソルフロー)」です。

Tensorflowは、GPUなどを載せたアクセラレータボードで計算の高速化ができるライブラリです。

ディープラーニングをする場合、上位ラッパーのKerasを使うことで、より簡単にDeep Learningを実装できます。

Tensorflow(テンソルフロー)のHPはこちら

Jupyter Lab(データ解析向けライブラリ)

Jupyter Labは、Jupyter Notebookの進化版で、Webブラウザ上でPythonのコードを実行できるツールで、データ解析から、株やトレードの金融解析などに使われます

同僚とWeb上でコードを共有したり、インタラクティブな分析結果を開発したり、大規模なデータの統合を簡単に行えます。

Jupyter Notebookといえば、Webブラウザ上でPythonのコードを対話的に実行できることや、データをグラフにして可視化するパッケージとの相性が良いです。

手軽さと使い勝手から、多くのAIエンジニアが利用しています。

JupyterLabのHPはこちら

画像処理ライブラリ「Open CV」

OpenCVは”Intel Open Source Computer Vision Library”の略称で、コンピュータービジョンの技術を使えるようにするライブラリです。

コンピュータービジョンとは、映像や画像を人工知能などで解析することができるテクノロジーのことで、「ロボットの目」という言い方をされます。

そのため、顔認識や文字認識などに使われています。

OpenCVをインストールすると、学習済み特徴データを記録したさまざまなXMLファイル(カスケードファイル)があらかじめ用意されています

「Open CV」のHPはこちら

日本製で書きやすい!「Chainer」

このライブラリは、日本製のため書きやすさ・開発のしやすさが特徴です。

Pythonで綺麗に実装されているので、デバッグが容易にでき、とにかく書きやすい設計になっています。

Numpyとほぼ同じ使い勝手でGPUが使えるCupy(クーパイ)も提供されています。

このCupyを裏で使うことでChainerはGPUによる計算の高速化を行います。

Cupy単体で使っても非常に便利なツールで、手軽にGPUを試すならCupyが最強かもしれません。

Chainerについては、サムライでも記事を公開しています。是非こちらも読んでみて下さいね。

ChainerのHPはこちら

Webフレームワークの「Flask」

Pythonで動くAnacondaの中にライブラリとしてダウンロードできる、「Flask」です。

webサイトやwebサービスの開発ができるフレームワークでは、PythonではDjangoなどが有名です。

しかし、Djangoなどは機能などがありすぎて、使いにくい上にFlaskに比べるとかなり重いというデメリットがあります。

他にも、PythonでWebアプリケーションなどを作るフレームワークに「bottle」などがあります。

FlaskのHPはこちら

まとめ

AIの機械学習や深層学習の実装には、このライブラリが必要不可欠です。

AIエンジニアを目指しているなら、知っておかないといけない必須のライブラリばかりです。

この他にもAPIも使いやすいので、ぜひ使ってみてくださいね。

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