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AI/MLフレームワーク - HTML
AI/MLフレームワークは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイメントを支援するソフトウェアライブラリおよびツール群です。TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learnなど、Pythonを中心に多様なフレームワークが存在し、深層学習、従来の機械学習、エッジコンピューティングなど、さまざまな用途に対応しています。これらのフレームワークは、研究開発から本番環境での運用まで、AI技術の普及と発展に不可欠な基盤となっています。
機械学習
深層学習
AI
Python
TensorFlow
PyTorch
データサイエンス
<table>
<thead><tr><th>code</th><th>slug</th><th>name</th><th>description</th><th>developer</th><th>language</th><th>license</th></tr></thead>
<tbody><tr><td>01</td><td>tensorflow</td><td>TensorFlow</td><td>Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。</td><td>Google</td><td>Python, C++, CUDA</td><td>Apache 2.0</td></tr>
<tr><td>02</td><td>pytorch</td><td>PyTorch</td><td>Metaが開発した動的計算グラフを特徴とする機械学習フレームワークです。</td><td>Meta</td><td>Python, C++</td><td>BSD</td></tr>
<tr><td>03</td><td>keras</td><td>Keras</td><td>人間のための高レベルディープラーニングAPIです。</td><td>Google</td><td>Python</td><td>Apache 2.0</td></tr>
<tr><td>04</td><td>scikit-learn</td><td>Scikit-learn</td><td>Pythonの伝統的な機械学習ライブラリです。</td><td>Community</td><td>Python</td><td>BSD</td></tr>
<tr><td>05</td><td>jax</td><td>JAX</td><td>Googleが開発した高性能機械学習ライブラリです。</td><td>Google</td><td>Python</td><td>Apache 2.0</td></tr>
<tr><td>06</td><td>hugging-face-transformers</td><td>Hugging Face Transformers</td><td>自然言語処理と大規模言語モデルのためのライブラリです。</td><td>Hugging Face</td><td>Python</td><td>Apache 2.0</td></tr>
<tr><td>07</td><td>xgboost</td><td>XGBoost</td><td>高速で高精度な勾配ブースティングライブラリです。</td><td>Community</td><td>Python, C++</td><td>Apache 2.0</td></tr>
<tr><td>08</td><td>lightgbm</td><td>LightGBM</td><td>Microsoftが開発した高速勾配ブースティングフレームワークです。</td><td>Microsoft</td><td>Python, C++</td><td>MIT</td></tr>
<tr><td>09</td><td>onnx</td><td>ONNX</td><td>機械学習モデルの相互運用性を実現するオープン標準です。</td><td>Microsoft, Facebook, AWS</td><td>Multiple</td><td>MIT</td></tr>
<tr><td>10</td><td>apache-spark-mllib</td><td>Apache Spark MLlib</td><td>大規模データの分散機械学習ライブラリです。</td><td>Apache Software Foundation</td><td>Python, Scala, Java</td><td>Apache 2.0</td></tr></tbody>
</table>