回答編集履歴
3
edit
answer
CHANGED
|
@@ -23,4 +23,5 @@
|
|
|
23
23
|
コミュニティの大きさは他の比ではありません。
|
|
24
24
|
|
|
25
25
|
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。
|
|
26
|
-
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。
|
|
26
|
+
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。
|
|
27
|
+
ブログや掲示板を参照されると良いでしょう。
|
2
edit
answer
CHANGED
|
@@ -16,7 +16,7 @@
|
|
|
16
16
|
|
|
17
17
|
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。
|
|
18
18
|
|
|
19
|
-
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の存在が重要でしょう。
|
|
19
|
+
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。
|
|
20
20
|
その点、個人的にはtensorflowは恵まれていると思います。
|
|
21
21
|
tensorboardの視覚化ツールが公式から出ていますし、
|
|
22
22
|
kerasという高級なラッパーを持っていますし、
|
1
edit
answer
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,26 @@
|
|
|
1
1
|
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。
|
|
2
2
|
|
|
3
|
-
後は好みの問題かと。
|
|
3
|
+
後は好みの問題かと。
|
|
4
|
+
|
|
5
|
+
---
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
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。
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
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。
|
|
10
|
+
|
|
11
|
+
プログラミング言語と似ています。
|
|
12
|
+
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、
|
|
13
|
+
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。
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
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。
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
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。
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
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の存在が重要でしょう。
|
|
20
|
+
その点、個人的にはtensorflowは恵まれていると思います。
|
|
21
|
+
tensorboardの視覚化ツールが公式から出ていますし、
|
|
22
|
+
kerasという高級なラッパーを持っていますし、
|
|
23
|
+
コミュニティの大きさは他の比ではありません。
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
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。
|
|
26
|
+
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。
|