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みなさん、こんにちは。
人工知能ラボの助手です。
今回はなぜ人工知能の分野で
pythonが用いられるのかについてお話します。
さて、なぜ人工知能の分野で開発言語としてよく
pythonが用いられるのか？
それは機械学習ライブラリが揃っているからです。
pythonでよく使われてる機械学習ライブラリをいくつか紹介します。
1.TensorFlow
よく使われるジャンルとしては、
ニューラルネットワークの特にdeep learningです。
Google製の機械学習ライブラリです。
データフローグラフとして表せればなんでも処理できます。
CPUでもGPUでも動作し、計算機科学の研究から実プロダクトまで
扱える効率性があります。また、学習結果をグラフ化、
モデルをビジュアライズして表示することも可能です。
2.scikit-learn
機械学習のほぼ全てのジャンルで活躍します。
機械学習の分野ではかなり有名なライブラリです。
統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富
なので研究者の間で人気なライブラリです。
他のNumpy,Scipy,matplotlibのようなライブラリと比べても、
scikit-learnはほぼ全ての機械学習の実装ができます。
機械学習の基盤となっているライブラリです。
3.Caffe
よく使われるジャンルとしては、
ニューラルネットワークの特に視覚的なdeep leaningです。
このライブラリは画像をはじめとする視覚的なものを
学習するときに有用なライブラリです。
グラフィカルな処理を担当するコンピュータのGPUと
統合されており、画像を覚えさせることができます。
画像を扱うなら必須のライブラリです。
人工知能ラボの助手です。
今回はなぜ人工知能の分野で
pythonが用いられるのかについてお話します。
さて、なぜ人工知能の分野で開発言語としてよく
pythonが用いられるのか？
それは機械学習ライブラリが揃っているからです。
pythonでよく使われてる機械学習ライブラリをいくつか紹介します。
1.TensorFlow
よく使われるジャンルとしては、
ニューラルネットワークの特にdeep learningです。
Google製の機械学習ライブラリです。
データフローグラフとして表せればなんでも処理できます。
CPUでもGPUでも動作し、計算機科学の研究から実プロダクトまで
扱える効率性があります。また、学習結果をグラフ化、
モデルをビジュアライズして表示することも可能です。
2.scikit-learn
機械学習のほぼ全てのジャンルで活躍します。
機械学習の分野ではかなり有名なライブラリです。
統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富
なので研究者の間で人気なライブラリです。
他のNumpy,Scipy,matplotlibのようなライブラリと比べても、
scikit-learnはほぼ全ての機械学習の実装ができます。
機械学習の基盤となっているライブラリです。
3.Caffe
よく使われるジャンルとしては、
ニューラルネットワークの特に視覚的なdeep leaningです。
このライブラリは画像をはじめとする視覚的なものを
学習するときに有用なライブラリです。
グラフィカルな処理を担当するコンピュータのGPUと
統合されており、画像を覚えさせることができます。
画像を扱うなら必須のライブラリです。
他にも便利なライブラリがあります。
だから、人工知能の分野で開発するのに
pythonが選ばれるんですね。
言語別年収ランキングでは、pythonが一位なんです。
私ももっとpythonを勉強しようかな！
では、今日はこの辺にしたいと思います。
お疲れ様でした。