ディープラーニングソフト7選|ソフトを選ぶポイントも解説

2024.01.11
ディープラーニング-ソフト

「おすすめのディープラーニングソフトが知りたい」
「ソフトはどうやって選んだらいい?」

と思うことはありませんか?

ディープラーニングソフトを利用したくても、たくさん種類があって迷ってしまいますよね。

では、いったいどのソフトを使用するべきなのでしょうか?

そこで今回は、

  • ディープラーニングにおすすめのソフト
  • ディープラーニングのソフトの選び方
  • ディープラーニングのソフトを導入する際の注意点

について解説します。

この記事を読めば、理想のソフトを見つけることができます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

ディープラーニングとはそもそも何なのかを解説

さまざまなAI機器

ディープラーニングとは、日本語で深層学習と言い、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことです。

具体的には、人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっているため、段階的により深く学習することが可能です。

そして、ディープラーニングのモデルは時に人間の認識精度を超えることもあります。

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ディープラーニングの3つのメリット

ロボットと人の手

ディープラーニングは、私たちの生活をより豊かにしてくれる技術です。

そんなディープラーニングは、大量のデータを高速で処理できる特徴があります。

その特徴により、下記のようなメリットをもたらしてくれます。

  1. 柔軟性がある
  2. データ処理にかかる時間を大幅に短縮できる
  3. 精度が高い

それぞれ解説していきます。

1.柔軟性がある

1つ目は、柔軟性があることです。

機械学習は、人間からその特徴を教えられたうえで答えを見つけだしていて、その学習内容は人間に依存されてきました。

それに対して、ディープラーニングは大量のデータを与えられる度にそのデータを分析し、自らその特徴や規則性を見つけ出す機能を有しています。

なので、これまで人間では見つけられなかった特徴や規則性を見つけ出す柔軟性があるのです。

2.データ処理にかかる時間を大幅に短縮できる

2つ目は、データ処理にかかる時間を大幅に短縮できること。

新しいデータに合わせた継続的な改善が可能になるため、圧倒的なパフォーマンス向上と時間節約が見込めるのです。

データ準備段階で膨大な時間を必要とする機械学習と比べて、ディープラーニングは大量のデータがあれば高速に処理がおこなえます。

3.精度が高い

3つ目は精度を高められること。

機会学習において、ディープラーニングはかつてないほど精度が高くなりました。

これにより、従来人間のおこなっていた作業を人工知能がになうことも可能になったのです。

人間がおこなっていた作業をおこなえるだけでなく、人間の認識精度を超えるケースもあります。

ディープラーニングソフトおすすめ2選【無料】

電子機器

下記2つのソフトは、ディープラーニングを使用したおすすめの無料ソフトです。

  1. ピーシーキッドアナライザー
  2. Azure Machine Learning Studio(classic)

ディープラーニングのソフトは有料のものが多い中で、これらは無料でありながら機能性にもすぐれています。

それぞれ解説していきます。

1.ピーシーキッドアナライザー

ピーシーキッドアナライザーはビジネスデータの分析に適したプラットフォーム。

知識や、技術などがなくても簡単に利用できます。

具体的には、簡単な操作で下記の分析作業をおこなうことが可能です。

  • 数値の分析
  • 確率の分析
  • 時系列の分析

例えばデータ分析をおこないたくても、その技術も持つ人材がいなくて困っている、という場合におすすめです。

そんなときにピーシーキッドアナライザーを使えば知識や技術がなくても、手軽に分析をおこなえるのです。

2. Machine Learning Studio(classic)

こちらのソフトは、プログラミング不要で機会学習のモデルを作成できます。

具体的には、下記のような項目がおこなえます。

  • データの取得・保存
  • データの前処理
  • 予測モデルの構築
  • 予測モデルをサービスとして公開

直感的な操作で、サービスの提供までをワンストップでおこなえる点がおすすめの理由です。

ここでは知識がなくても扱えるソフトを紹介してきましたが、プログラミング未経験でエンジニアを目指すことに不安を感じますよね。

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ディープラーニングソフトおすすめ5選【有料】

パソコンを操作する男性

下記のソフトは有料になりますが、無料版に比べてより高度な機能が備わっています。

  1. Neural Network Console
  2. MatrixFlow
  3. DEEPstation
  4. Deep Learner
  5. AI Platform

では、それぞれ解説していきます。

1.Neural Network Console

Neural Network ConsoleはAIの知識がない方や作業時間を短縮したい方におすすめ。

なぜなら、簡単な登録ですぐに開発をスタートできるからです。

具体的には、このうような悩みを持つ方におすすめです。

  • Pythonや数学の知識がない
  • コーディングに時間がかかる
  • ニューラルネットワークの管理が大変
  • 手間と費用をかけたくな

操作性はドラッグやドロップなどシンプルであり、設計をおこなえます。

2.MatrixFlow

MatrixFlowはビジネスの活用におすすめのプラットフォーム。

幅広い業界で導入され、さまざまな課題解決に役立っています。

具体的には

  • 売上予測
  • 需要・在庫予測
  • 不良品・異常分類
  • 購入顧客予測
  • 文章・テキスト分析
  • 採用マッチング・退職リスク管理

ビジネスにおいて必要な機能が豊富に揃っているため、このソフトひとつがあれば充分。

さまざまな観点でデータ分析・予測をおこなって生産性を高めることが可能です。

3.DEEPstation

DEEPstationは、誰もがAIを使いこなせるオールインワン型のパソコンです。

具体的には、パソコン本体にディープラーニング専用のソフトが搭載されています。

  • プログラミング不要
  • 高度な設定が可能
  • 学習済みのAIを利用可能

このように、専門の知識が無い方でもディープラーニングを使いこなせるような機能が豊富です。

4.Deep Learner

Deep Learnerは、簡単なアイコン操作でディープラーニングを使用することができます。

具体的には、このような特徴があります。

  • 文章データからの予測・特徴の抽出
  • 時系列データからの予測・特徴の抽出
  • 教師あり、教師なしデータからの予測

ディープラーニングの経験がなくても、精度の高い予測をおこなえます。

しかし、画像認識は操作できないので気をつけてください。

5.AI Platform

AI Platformは、AI開発において大幅に時間を短縮することが可能です。

なぜなら、機械学習、学者データ等について予め用意されたアプリケーション環境が使用できるからです。

また、以下のようなメリットがあります。

  • さまざまなフレームワークを活用して学習環境を構築できる
  • デカイパソコンが必要ない
  • 計算リソースを一瞬で確保できる

基礎的なLinuxコマンドの知識は必要になるため、事前に学習しておきましょう。

ディープラーニングソフトを使用してできる3つのこと

作業をする手

下記項目は、ディープラーニング得意とする技術です。

また、これらの技術は、さまざまな分野で応用されています。

  1. 画像認識
  2. 音声認識
  3. 自然言語処理

ソフトを使用すれば、このようなことを簡単におこなえます。

それぞれ解説します。

1.画像認識

ディープラーニングにおける画像認識とは、学習させた人工知能(AI)に画像の識別や解析をさせる技術です。

身近なところでは、私たちが使用するスマートフォンの顔認証にもディープラーニングは利用されています。

他にも、画像認識の技術はこのような分野で活躍しています。

  • 自動運転車:正確なデータ分析によって事故を防ぐ
  • 医療機器:人では見落としてしまう病気の発見が可能
  • 無人レジ:カメラで顧客の動きを把握

ディープラーニングにおける画像認識によって、不可能を可能にかえてきたのです。

2.音声認識

音声認識とは、音声データをテキストデータに変換する技術です

具体的には下記の工程を得て、音声の認識をおこないます。

  • 音響分析:入力されたデータに特徴を抽出する
  • 音響モデル:抽出した特徴と、これまでに学習したパターンを照らし合わせる
  • 言語モデル:すでに学習している単語から、繋がりを予測する
  • 発言辞書:音の組み合わせをピックアップして、単語として認識する

この技術を使用することで、より快適な商品やサービスの開発がおこなえるようになりました。

3.自然言語処理

AIには自然言語処理は難しいとされてきました。

なぜなら、人間が日常的に使う言語の処理には、曖昧な言葉や文脈の理解が不可欠だからです。

しかしディープラーニングを用いて事前に膨大なデータを認識させることで、人間の複雑な感情からの曖昧な言葉や会話、文章をAIに理解させることが可能になったのです。

具体的には、

  • 形態素解析:文章を最小限単位で分割する
  • 文章の構造を解析:単語同士の関係を解析する
  • 文章の意味を分析:これまでのデータと単語の意味を照らし合わせる
  • 情報の抽出:前後の文章から、文脈を明確にする

このような工程を経て、人間感情や、文章のトピックを分析できるようになりました。

ディープラーニングソフトを選ぶ3つのポイント

パソコンを操作する男性

ディープラーニングを使用したソフトは、使用する目的や目標を明確にしたうえで下記の項目を抑えて選びましょう。

  1. 自分のレベルに合わせる
  2. 契約形態
  3. 直感的な操作

いずれにしても必要な性能や利用条件、予算との兼ね合いなどによって自分に合ったものをきちんと選ぶ必要があります。

それぞれ解説していきます。

1.自分のレベルに合わせる

価格によって性能のレベルは千差万別で、自分に合ったスペックのものを選ぐ必要があります。

業務レベルでの使用で非常に膨大なデータを扱わなければならない場合には、当然ながらハイスペックで高価格なものが必要。

逆に一個人が、まずAIを体験してみようというような意味合いで利用するソフトの場合には、高度過ぎても全く手に負えません。

必要以上の高い金額を支払わないためにも、身の丈に合ったソフトの選択が大事になってきます。

2.契約形態

必要とする機能を備えたソフトをみつけたら、契約形態を確認することが大事です。

なぜならディープラーニングのソフト利用の契約形態も、色々なかたちがあるからです。

  • 自らの環境にパッケージとして導入する場合
  • クラウドサービスとしてのものを利用する場合
  • オープンソースのものを無料で利用する方法

必要となる学習データ容量や利用する時間などに合わせて、適切なものを選びましょう。

3.直感的な操作

ディープラーニングのソフトは、直感的な操作性が大事です。

なぜかというと高度なプログラミングの知識がなくてもAIの開発をおこなえるからです。

例えば、AIは今や多くの業界で導入が求められていますが、ディープラーニングのソフトを利用する必要性が生じたときに

  • 高度なプログラミング知識を持つ者がいない
  • 外注する費用がない

などの場合は、高度なプログラミングなしで扱える直感的な操作性があるかどうかがソフトに求められる大事な要素になります。

また、直感的な操作で作業できることで,時間や人権費削減にも繋がります。

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まとめ:ディープラーニングソフトを利用すればプログラミングスキルがなくても利用できる

本記事では、ディープラーニングソフトについて解説しました。

  • ディープラーニングは、私たちの生活を豊かにしてくれる
  • ソフトを使用すれば、知識がなくてもAI開発は可能
  • ディープラーニングソフト目的に合わせて選択する

ディープラーニングソフトを使用することでプログラミング知識がなくても、データの分析・予測が可能です。

目的に合わせたソフトを選択して、さまざまな分野に活用していきましょう。

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