株式会社リュディアです。G検定対策として機械学習に関するプラットフォームについてまとめてみます。読み物程度の軽いまとめなので、一通り眺めれば問題に対応できると思います。

Kaggle (カグル）

Kaggle は設定された課題に対して機械学習の最適モデルを競い合うためのプラットフォームです。2017年に Google が買収しています。イメージとしてはお題となる統計データが与えられ、それをベースに各自がモデルを構築し誰のモデルがよいか、を競い合うものです。Kaggle で上位にランクされる人たちはカグラ―と呼ばれDeNA がカグラ―を積極的に採用しているというニュースでも話題になりました。

arXiv（アーカイブ）

プレプリントと呼ばれる査読前論文を共有するためのサイトとして生まれました。今はプレプリントを登録するサイトはいろいろありますが arXiv は1991年にスタートしている老舗です。論文の査読は数か月から1年、難しい論文だと数年かかるものがあります。そこで査読前の論文を素早く共有することで自然科学系の情報交換を素早く行うためのサイトとして生まれました。機械学習と直接関係があるわけではないのですが、機械学習に関する分野は進歩が速いので査読を終えた論文を待つよりarXiv に登録された論文を参考にすることが多い、という意味で G検定 でも題材にあがるのだと思います。

Google scholar (グーグルスカラー）

Google scholar にアクセスしてみると普通の Google の検索画面と似た画面が表示されますが検索対象が学術用、つまり論文や出版物となっています。全文にアクセスできるものもあれば一部だけのものもあります。こちらも機械学習と直接関係はないのですが論文などの技術書面を探す際に利用するのによい、という意味で G検定 でも題材にあがるのだと思います。

Coursera（コーセラ）

スタンフォード大学の教授2人が設立した教育技術の営利団体で、大学のコースをオンライン上で展開していることに特徴があります。有名大学を含む海外の大学が主流で、なかには学位を取得可能なコースもあります。無償のものも有償のものもあります。

Chainer（チェイナー）

Preferred Networksが開発したオープンソースの深層学習フレームワークが Chainer です。独自に考案された Define-by-Run 方式が支持を集め、国内で広く使われてきました。しかし2019年 12月5日に Preferred Networks が社内での Chainer の開発、利用をやめPyTorch に移行する旨のプレスリリースが出ました。このプレスリリースで PyTorch が日本国内でも注目を集める皮肉な結果になりました。

PyTorch（パイトーチ）

PyTorch は Torch というコンピュータービジョンや自然言語処理で利用されている機械学習ライブラリを Python というプログラミング言語で記述したものです。最初は Facebook の AI Research lab (FAIR) が開発しました。実際にさまざまなディープラーニングのソフトウェアが PyTorch で構築されています。

TensorFlow（テンソルフロー / テンソーフロー）

Google が公開しているオープンソースの 機械学習向けのソフトウェアライブラリです。Google 社内や Google 子会社のDeep Mind でも使われています。C++, Python など、さまざまなソフトウェア言語をサポートしています。強化学習用に Dopamine というソフトウェアライブラリもあります。

Keras（ケラス）

当初は機械学習全般を扱うソフトウェアライブラリでしたが、後に TensorFlow へのインタフェース、ラッパーとして扱われるようになりました。つまり計算をする部分は TensorFlow に任せ、より容易に機械学習パラメータを設定できたり、抽象度の高い記述を提供するためのソフトウェアライブラリとなっています。

NumPy

Python の数値演算用ライブラリです。

では、ごきげんよう。