AI/MLフレームワークは、機械学習モデルの構築からデプロイメントまでを支援するソフトウェア基盤です。これらのフレームワークにより、開発者は複雑な数学的計算やアルゴリズムの実装詳細を気にせず、モデルのアーキテクチャ設計やデータの前処理など、本質的な課題に集中できます。
深層学習の分野では、Googleが開発したTensorFlowとMetaが開発したPyTorchが二大巨頭として位置づけられています。TensorFlowは本番環境での運用に強みを持ち、TensorFlow Liteによるモバイル・エッジデバイス対応や、TensorFlow ExtendedによるMLパイプライン構築が可能です。一方、PyTorchは動的計算グラフを採用しており、研究開発における柔軟性と直感的なデバッグ体験を提供します。OpenAIを含む多くの研究機関で採用されており、自然言語処理やコンピュータビジョンの分野で特に人気があります。
従来の機械学習タスクにおいては、Scikit-learnが標準的なツールとして広く利用されています。分類、回帰、クラスタリングなどの古典的なアルゴリズムをシンプルなAPIで提供し、データ前処理やモデル評価の機能も充実しています。深層学習には対応していませんが、表形式データの分析においては依然として不可欠なライブラリです。
近年の大規模言語モデルブームにおいては、Hugging FaceのTransformersライブラリが中心的な役割を果たしています。BERTやGPTなどの事前学習済みモデルを簡単に利用でき、転移学習やファインチューニングも容易に行えます。フレームワークの選択は、プロジェクトの目的やチームのスキルセット、本番環境の要件に応じて行うことが重要です。