AIフレームワークとは、人工知能(AI)システムを開発するために使用される一連のツール、ライブラリ、アーキテクチャなどのことを指します。主な役割は以下の通りです:
- モデル構築: 機械学習アルゴリズムの実装や、入力データの前処理などを行います。
- 学習: モデルのトレーニングを行い、性能を最適化します。
- 推論: 学習したモデルを使って新しいデータに対する予測を行います。
- 展開: モデルをアプリケーションや製品に統合することができます。
代表的なAIフレームワークには以下のようなものがあります:
- TensorFlow: Googleが開発したオープンソースのフレームワーク。深層学習を中心に広く使われています。
- PyTorch: Facebookが開発したオープンソースのフレームワーク。研究目的で利用されることが多い。
- Keras: TensorFlowのハイレベルなAPIで、開発が容易です。
- Scikit-learn: 機械学習の定番ライブラリ。クラシカルな手法を実装しています。
これらのフレームワークを使うことで、AIシステムの開発が効率的に行えます。必要に応じて適切なフレームワークを選択することが重要です。ご不明な点がありましたら、遠慮なくお聞きします。
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