どのフレームワークを勉強すればいいの？
オススメの機械学習フレームワークはPyTorch【2020】
AI初学者にとって、どのフレームワークを勉強すればいいのか選択するのは難しいでしょう。私自身もこの問題のせいで、なかなか勉強を始められませんでした。
こんな時間はもったいないので、この記事では、現在勢いのあるPyTorchをオススメしていきたいと思います。
検索ボリュームからトレンドを見る
Googleの検索ボリュームから、各フレームワークのトレンドを見てみましょう。
日本での検索数
現時点（2020年8月）ではPyTorchの検索数が1位です。
アメリカでの検索数
アメリカでも、PyTorchがあともう少しでTensorFlowを追い抜きそうです。
全世界での検索数
世界で見るとまだまだKerasが多いみたいですが、PyTorchの追い上げが見られます。Kerasは、なぜかインドネシアやマレーシアでほぼ検索割合100%です。インドネシアは人口4位なので、大きく影響しているのかもしれません。
人気参考書の著者に聞いた
私がPyTorchを選択したきっかけは、「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
私「AI初学者でどのフレームワークを勉強すればいいかよく分かりません。なぜPyTorchがオススメなんですか？」
小川さん「勢いだね。やっぱり勢いがあるフレームワークから勉強するのがオススメ。それと実装しやすいのもポイントかな。」
業界の第一線で活躍されている小川さんがこのようにおっしゃっていたのは、とても大きいと思います。
実際に勉強してみて
私も実際にPyTorchを勉強してみて、使いやすさや勢いを感じています。特に、私の周りはみなさんPyTorchを使っているので、質問などしやすいです。
PyTorchの勉強法は？
私が取り組んだPyTorchの勉強は下記の2つです。
- 参考書「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
」
- Udemy「【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-
」
一番にオススメするのは、やはり小川さんの「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」です。ただし、こちらの書内では、いきなり実践的な画像分類の実装から始まります。
自身でネットで調べながら学習できる場合は参考書のみで問題ないと思いますが、私は基礎からしっかり勉強したかったので、Udemyのコースを受講しました。
参考書「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」
とても有名で人気な参考書です。著者は上記でご紹介した小川雄太郎さんです。
理論から実装まで詳しく記されています。各章の冒頭で、どんな原理か、どんな処理を行っているかを言葉で理解します。そして、大まかなイメージをつかんだ後に、実装レベルで理解していきます。
Udemy「【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-」
私は、我妻幸長さんの「【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築- 」を受講しました。受講理由は、上記の小川さんの参考書では、いきなり複雑なネットワーク構造の実装から始まっており、PyTorch自体の基礎の解説は省略されていたからです。
さいごに
この記事では、PyTorchをオススメの機械学習フレームワークとしてご紹介しました。参考になれば幸いです。
以上です。
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