福岡の社会人データサイエンティストの部屋

データサイエンスを極めるため、日々の学習を綴っています。

DLフレームワーク「SmallTrain 0.2.1」リリース【コラム】#003

 こんにちは!こーたろーです。

 

ディープラーニングフレームワークのニュースです。

Geek Guild社がディープラーニングフレームワークオープンソースソフトウェアとしてリリースしたようです。

 

どうやら学習済みモデルが内包されていて、そのまま活用可能なパッケージがあるとか。

しかも「Jupyter Notebook」対応。

利点は記事にも書いていますが、引用させていただいて、

 

【利点】

  • 最小限のデータサイエンスのバックグラウンドで、PoCだけでなく本運用を見据えた開発が可能  ⇐今度中身をみてみましょう!
  • TensorFlowおよびPyTorchラッパーとして利用できる ⇐なるほど!いいね☆
  • AI研究論文の先端のアルゴリズムを使用して学習済みモデルを構築している ⇐学習ソースが問題かな?
  • 最小限のデータと学習時間で精度が向上  ⇐転移学習が簡単にできるってことかな
  • 「SmallTrain」は様々なデータを事前学習している ⇐ 学習済みがあるって素敵💛
  • MITライセンスに準拠したオープンソースのため、バグ修正や改善について心配が不要  ⇐MITライセンスの信頼度!!

 

参考URL(記事) 、出典

ディープラーニングフレームワーク「SmallTrain 0.2.1」がリリース:CodeZine(コードジン)

 

こういったパッケージが大量にあふれだすと、こちらもどれを使っていいのか・・・ってなりそう。。。(汗

 

基本はTensorFlow、PyTorch、OpenCVとかそのあたりを使えればいいのかな?

皆さんの意見が聞いてみたいです。

 

ではでは。。