Optuna - ハイパーパラメータ最適化フレームワーク

分散トレーニングを簡素化するために設計された深層学習最適化ライブラリです。効率と効果を向上させ、ZeROや3D-Parallelismなどの高度な技術を用いて大規模モデルのトレーニングを可能にします。DeepSpeedは、分散トレーニングを簡素化するために設計された深層学習最適化ライブラリです。効率と効果を向上させ、ZeROや3D-Parallelismなどの高度な技術を用いて大規模モデルのトレーニングを可能にします。

AutoKeras

AI フレームワーク

Keras上に構築されたオープンソースのAutoMLシステムで、機械学習をより身近にすることを目的としています。データに最適なニューラルネットワークアーキテクチャとハイパーパラメータを見つけるプロセスを自動化し、あらゆるスキルレベルのユーザーにとってモデル開発を簡素化します。AutoKerasはKeras上に構築されたオープンソースのAutoMLシステムで、機械学習をより身近にすることを目的としています。データに最適なニューラルネットワークアーキテクチャとハイパーパラメータを見つけるプロセスを自動化し、あらゆるスキルレベルのユーザーにとってモデル開発を簡素化します。

Keras ドキュメント

AI フレームワーク

Pythonのディープラーニングフレームワークです。ニューラルネットワークの構築とトレーニングのための高レベルAPIを提供します。Kerasは、迅速な実験と使いやすさを重視しており、研究者と開発者の両方にとってアクセスしやすいものとなっています。柔軟性のために様々なバックエンドをサポートしています。KerasはPythonのディープラーニングフレームワークです。ニューラルネットワークの構築とトレーニングのための高レベルAPIを提供します。Kerasは、迅速な実験と使いやすさを重視しており、研究者と開発者の両方にとってアクセスしやすいものとなっています。柔軟性のために様々なバックエンドをサポートしています。

遺伝的プログラミングを使用して機械学習パイプラインを最適化するPythonベースの自動機械学習ツールです。データサイエンスアシスタントとして機能し、さまざまな分析タスクにおけるパフォーマンスと効率の向上を目指して、複雑なモデル構成を自動的に発見および改良します。TPOTは、遺伝的プログラミングを使用して機械学習パイプラインを最適化するPythonベースの自動機械学習ツールです。データサイエンスアシスタントとして機能し、さまざまな分析タスクにおけるパフォーマンスと効率の向上を目指して、複雑なモデル構成を自動的に発見および改良します。

MindSpore

AI フレームワーク

AIモデルの構築、トレーニング、推論のための包括的なAPIセットを提供します。フレームワークの基盤、オペレーション、ニューラルネットワークレイヤー、パラメータ初期化、混合精度、トレーニング、並列処理、グラフコンパイル、ランタイム、デバイスコンテキスト、通信、データセット処理などのインターフェースを提供します。MindSporeは、AIモデルの構築、トレーニング、推論のための包括的なAPIセットを提供します。フレームワークの基盤、オペレーション、ニューラルネットワークレイヤー、パラメータ初期化、混合精度、トレーニング、並列処理、グラフコンパイル、ランタイム、デバイスコンテキスト、通信、データセット処理などのインターフェースを提供します。

Ray

AI フレームワーク

機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。Rayは、機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。

Scikit-learnのエスティメーターのドロップイン置換として機能する自動機械学習ツールキットです。ベイズ最適化、メタ学習、アンサンブル構築を活用して、アルゴリズム選択とハイパーパラメータチューニングを自動化します。現在、テキスト特徴量もサポートしており、ユーザーのMLワークフローを簡素化します。auto-sklearnは、scikit-learnのエスティメーターのドロップイン置換として機能する自動機械学習ツールキットです。ベイズ最適化、メタ学習、アンサンブル構築を活用して、アルゴリズム選択とハイパーパラメータチューニングを自動化します。現在、テキスト特徴量もサポートしており、ユーザーのMLワークフローを簡素化します。