Q&A
ベストが何か分からないので取り敢えず使ってみます
scikit-learn, TensorFlow, Chaier等どれから始めればよいのでしょうか。
なぜこんなにもライブラリが乱立しているのですか？
回答3件
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とりあえずscikit-learnが使えないと他人と話をするときに共通認識に至るまで支障が出るのでやっておくべきです。
後は好みの問題かと。
sklearnは総合的な機械学習ライブラリですが、残りの２つはどっちかというと深層学習に特化したライブラリです。
これらの中で、チュートリアルをやることが目的ならどのフレームワークも大して変わりません。
プログラミング言語と似ています。
どの言語も書き出し・読み取り・if文・for文あたりがあるように、
どのフレームワークもテンソルの演算ができて、学習のためのバックプロパゲーションができます。
違いは詳細の実装ですが、使用しないで自分のニーズに合うかどうかを判断するのは困難です。
Hadoopのサポートであったり、いろいろとボーナス機能があったりしますが、目的が明確でないと決めることは難しいです。
後はユーティリティであったり、エコシステムといわれるコミュニティ全体の存在が重要でしょう。
その点、個人的にはtensorflowは恵まれていると思います。
tensorboardの視覚化ツールが公式から出ていますし、
kerasという高級なラッパーを持っていますし、
コミュニティの大きさは他の比ではありません。
新しいニューラルネットワークの構造が出た際の実装済みのコードという側面では、pytorchも引けを取らないと思います。
tensorflowは人口が多い分、実装も多いですが、これは諸刃の剣であって、質の低いものも多いということです。もちろん質の高いものの絶対数も多いのですが、はじめのうちは厳選するのは厳しいかと。
ブログや掲示板を参照されると良いでしょう。
投稿2018/04/12 22:21
編集2018/04/12 22:38
総合スコア8560
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納得のいく答えが得られなかったので自分で色々調べて取り敢えずPyTorchにしようと思いました。
"define by run"であることと優秀な人達が使ってそうだったからです。
色々ごちゃごちゃ言ってないで"define by run"っていうキーワード位は回答に含めて欲しかった。
好みの問題ですって言われたって何もわからないんだから好みもくそもないし。
投稿2018/04/14 07:50
退会済みユーザー
総合スコア0
ご希望に添えず残念です。
深層学習ではなく、機械学習のライブラリをご所望ということでしたので。
複数の知らない人が貴方のために丁寧に説明し、沢山の時間を犠牲したのに、、、
『"define by run"っていうキーワード』は貴方の技術センスでしかないのに、、、
どうして説明の方に感謝の気持ちのかけらも見せないの？！
質問の内容はとても役立つものだったと思う。ただ、回答を理解する力と助けてくれている他人への敬意がなく、ごちゃごちゃ言っていると判断し、そしてそう書いたところはひどすぎる。こうやると反感を買うという反面教師としてとても勉強になった。
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深層学習「以外」の機械学習手法のライブラリはおおむねsklearnに集約されています。これはpythonのエコシステムの利点です。本来は手法ごとにライブラリが配布されているような状況が普通ですから、それに比べたら圧倒的に使いやすいものです。
tensorflowやchainerなどは深層学習フレームワークというジャンルになるかと思いますが、これはホットな分野であり、乱立もむべなるかな。「やってみたい」というところからなら、（相対的に）簡単なkerasから始めてみるのが良いのではないでしょうか。
投稿2018/04/13 00:12
総合スコア30933
>本来は手法ごとにライブラリが配布されているような状況が普通
根拠またはデータはあるのですか？
ライブラリを売って儲けようという人か、使いやすくまとめられたライブラリをOSSで作ろうという志の高い人が現れない限り、手法ごとに（手法の提案者や利用者による）実装が乱立する、ということは自明です。
R言語なんか、つい最近までそんな感じだったはずですよ。今はcaretってラッパーができて、sklearn風に色々な手法が使えるようになってるはずですが。
私には自明にはみえません
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退会済みユーザー
2018/04/14 03:08
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2018/04/29 09:18