「ディープラーニングにおすすめのライブラリを知りたい」
「ライブラリを使用するメリットってなんだろう」

と思うことはありませんか？

ディープラーニングが使用できるライブラリを選びたくても、たくさんあって迷ってしまいますよね。

いったい、何を重要視してライブラリを選択すればいいのでしょうか。

そこで今回は

について解説します。

この記事を読めば理想のディープラーニングライブラリ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。

ライブラリとは？フレームワークとの違いやメリットを解説

ライブラリを使用することで、効率的にディープラーニングを活用できます。

上記3つの項目に沿って、ライブラリの基礎を解説していきます。

1.ライブラリとは

ライブラリとはAIプログラミングをおこなう上で、基本的に使用されるソフトウェアのことです。

AIプログラミングに合ったものしか使用できないので、事前に確認が必要です。

具体的には、

このようにさまざまなライブラリがあります。

つまり、使用目的に対して適切なライブラリを選択する必要があるのです。

2.フレームワークとの違い

ライブラリは便利なプログラムのコードが集められたファイルです。

フレームワークはアプリケーションを開発で必要となる枠組み（構造）です。

アプリケーションの開発で例えると、フレームワークが大きな骨組みを、ライブラリは機能の実現をさせるものです。

使用できる自由度にも違いがあります。
ライブラリは、組み合わせが自由であり幅広く対応でき、フレームワークは決められた範囲の中での開発がになります。

3.使用するメリット

ライブラリを使用することで、生産性を向上を図ることができます。

なぜなら、すでにあるライブラリを利用することで、新しく作成するコード数が減るからです。

つまりその結果、作業工程が少なくできて、無駄な作業を省略出ることにつながります。

また、ライブラリはバグの修正が行われているので、品質的にも安定しているといえます。

エンジニアたちは、このようなフレームワークやライブラリを使用して開発をおこなっているのです。

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ディープラーニング（機械学習）ライブラリの4つの使用手順

ディープラーニング（機械学習）ライブラリを使用する際は、下記の手順でモデル構築をおこないましょう。

どの工程もモデル構築の大事な要素なので、しっかり手順を追ってください。

それぞれ解説していきます。

1.データの準備・確認

はじめに、学習させるデータを準備します。

ディープラーニングでは正確な分析をおこなうには大量のデータが必要です。

また、データの質も確認しておきましょう。

例えば、複数のデータセットを一つのデータセットにまとめたり、適切な変数名をつけ直したりします。

もちろん、データの質も分析結果に影響するので、質の高いデータを準備してください。

データの確認は、モデル構築までの工程をスムーズにおこなうための大事な作業です。

2.データ分析

データ分析とは、機械学習モデル構築のための最も重要な準備段階です。

なぜならデータ分析がおこなわれないと、そのデータの特徴がつかめず、なにが欠けている把握できません。

異常なデータや、重要な変数を発見したときはモデル構築のヒントを手にすることができます。

3.データの前処理

データの前処理は、モデル構築をスムーズにおこなうための過程。

なぜなら、欠損したデータをそのままにしてモデル構築をおこなおうとすると、非常に煩雑になってしまうからです。

具体的には、データ分析で明らかになった特徴に応じて、欠損値を補ったり、データを標準化したりします。

データの前処理きちんとおこなうことで、モデルの構築もうまく進みます。

4.モデル構築

準備が整ったら、モデル構築をおこないます。

このように、機械学習にはさまざまな手法があるため、目的に応じた選択しましょう。

例えば、画像認識の場合はCNN。

自然言語処理の場合はLSTM、となります。

5.モデルの評価

最後にモデルの評価をおこないます。

モデル評価には、下記項目のような手法があります。

これらも、目的に応じて適正な評価方法を選択する必要があります。

ディープラーニング向けのライブラリおすすめ6選

下記項目は、おすすめのディープラーニングライブラリです。

ディープラーニングの知識が少ない方でも、操作できるライブラリを集めました。

それぞれ解説していきます。

1.Keras（ケラス）

Kerasは今注目されている、深層学習のライブラリです。

なぜなら、簡単なコードで機械学習のアルゴリズムのライブラリを利用できるという機能が備わっているからです。

例えば

といった、実務には欠かせない機能が必要な時はKerasが便利です。

2.TensorFlow（テンソルフロー）

TensorFlowとは、Googleが開発した機械学習のソフトウェアライブラリです。

その学習機能が論理的思考の元にデータの処理をおこない、使う度に機能の向上されデータ処理に無駄がなく更に使いやすくなるシステムです。

TensorFlowは私たちが生活する中で、既に活用されています。

例えばGoogle内のサービスで、写真などの画像検索や画像認識、音声認識技術に使用されています。

3.Pytorch（パイトーチ）

Pytorchは、オープンソースの機械学習ライブラリです。

また、基本操作は他のライブラリと同様ですが、下記のような特徴もあります。

コードが書きやすく、開発者たちから人気のライブラリです。

4.Microsoft Cognitive Toolkit（マイクロソフトコグニティブツールキット）

Microsoft Cognitive Toolkitは音声認識の分野において、他のライブラリよりも高い処理速度を誇っています。

具体的には、CNNやLSTMなどの一般的なディープラーニングのモデル構築が可能です。

例えば、無料通話ツールとしても有名な”Skype”にもこのMicrosoft Cognitive Toolkitが使用されています。

なので、音声認識をおこなう場合はこのライブラリをおすすめします。

5.Deeplearning4j（DL4j）

Deeplearning4jは、最も広く使用されているJavaで実装された高機能のライブラリです。

ディープラーニングのアルゴリズムを幅広くサポートしています。

また、Deeplearning4jのライセンスは営利、非営利を問われません。

さらには無償で提供されているため、ディープラーニングのライブラリを試してみたい、という方にはおすすめです。

6.Caffe（カフェ）

Caffeはオープンソースのディープラーニングライブラリです。

注目される理由は、画像認識に特化しており、高速処理が可能だからです。

具体的には、ニューラルネットワークが全結合ではなく、畳み込み結合のときは、高速に学習をおこなえるメリットがあります。

例えば、Theano（Python用の計算ライブラリ）で56分かかる仕事をCaffeでは4分で処理した結果が報告されています。

ここまで、有名なライブラリを紹介していきました。

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是非あなたのライフスタイルに合ったプランを見つけてください。

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その他機械学習におすすめのライブラリ6選

下記項目は、機械学習におすすめのライブラリです。

ディープラーニングに特化しているわけではありませんが開発する際には非常に便利な機能が搭載されたライブラリです。

ぜひ参考にしてみてください。

1.NumPy（ナンパイ）

NumPyは初心者でも扱えるような要素がたくさんあります。

具体的には、処理速度が早いので初心者でもストレスフリーに使用できるのに加えて、配列同士を簡単に計算できたりと操作がシンプルです。

だからこそNumPyは初心者や、あまり機械学習の知識がないという方はにおすすめのライブラリです。

2.Matplotlib（マットプロットリブ）

Matplotlib（マットプロットリブ）はPythonとNumpyのためのグラフ描写ライブラリ。

具体的には、基本的な折れ線グラフやヒストグラムなど、いろんなグラフを簡単に描写することが可能です。

また、機械学習において、ほぼ全ての工程でデータの解析・可視化に役立つ便利なツールの一つです。

例えば、アルゴリズムから一番良い結果を得るため、多くのケースで、大量のデータセットを深く理解することが必要になります。

その場合、最も効率的に理解する方法である「可視化」を、Matplotlibを使うと効率的かつ容易におこなえるのです。

パイチャートやバブルチャートなど、視覚的に理解しやすいチャートや、グラフを使ってアニメーションを作成することもできます。

3.Pandas（パンダス）

PandasはPythonのデータ解析ライブラリです。

機械学習にはデータの前処理に大変手間と時間がかかりますが、Pandasuを使うことで、この工程を効率よく進めることができるのでおすすめです。

例えば、Pandasは、多種類の型のデータを一つのデータフレームとして扱うことができます。

異なる型のデータを入れることができると、データの前処理がスムーズにできます。

それから、データ加工や解析に必要な関数が多く、データの欠損値の削除や補完など、便利な関数が備わっているのです。

  4.scikit-learn（サイキット・ラーン）

scikit-learnは誰でも無料で利用できる、Pythonの機械学習ライブラリ。

具体的には、下記の技術が豊富です。

また、開発や改良が頻繁におこなわれているため、初心者にもわかりやすい操作性になっています。

しかい、公式チュートリアルはすべて英語になるため、Google翻訳の活用をおすすめします。

 5.SciPy（サイパイ）

SciPyは、高度な数値解析をおこなえるため、世界中の開発者たちに利用されています。

具体的には、

など、他にも数多くの科学技計算をおこなうことが可能です。

さまざまな手法のデータ分析が必要な方におすすめのライブラリです。

 6.Dlib（ディーリブ）

DlibはC++のライブラリであり、画像認識における顔認識の精度が高いです。

具体的には、下記のような分野で使用されています。

また、無料で利用できるのも嬉しいポイントです。

ディープラーニングにおすすめのフレームワーク3選

下記3つは、ディープラーニング向けのフレームワークです。

ライブラリよりも自由な操作はできませんが、これらも非常に使いやすいと人気のフレームワークです。

それぞれ解説していきます。

1.MXNet（エムエックスネット）

MXNetはオープンソースのディープラーニングのフレームワークです。

プログラミングが柔軟に対応できるので、多くのプログラミング言語に対応可能ですので使いやすくおすすめです。

具体的な特徴としては、ポータブルなので多様なマシンやマルチGPUに拡張することが可能です。

また、コンテキストスイッチ（GPUが処理している流れを一時停止し、別のものに切り替えること）が高速に実施でき、好みのプログラミング手法を選ぶことができます。

2.PaddlePaddle（パドルパドル）

PaddlePaddleは中国の大手企業が開発したオープンソースフレームワーク。

具体的には、文字起こしや画像認識をおこなえます。

また、他のフレームワークがクラウドを主軸としているのに対して、PaddlePaddleはクラスタがメインです。

つまり、自分の所有するサーバーで開発をおこなう場合に適しています。

3.Chainer (チェイナー)

Chainerは日本のベンチャー企業が開発したフレームワークであり、主にディープラーニングの分野で用いられることが多いです。

操作に不安があっても、チュートリアルをとおしてレベルアップしていくことが可能。

具体的には、ディープラーニングに必要なプログラミング基礎から数学をまでを、チュートリアルで学べるのです。

また、記法がとてもシンプルでありながら、単純なものから複雑なディープラーニングにまで対応できるので初心者にもおすすめです。

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まとめ：ディープラーニング向けライブラリは開発をスムーズにおこなえる

本記事では、ディープラーニング向けのライブラリを紹介しました。

ディープラーニングある程度の知識は必要ですが、ライブラリを使用することで効率的にモデル構築ができます。

ライブラリによって、使用できる機能も大きく変わるので、使用の目的や解決したい課題を明確にして選択しましょう。

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