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データ・機械学習フレームワーク

データ・機械学習フレームワーク開発に特化したフレームワークとライブラリの一覧です。

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1TensorFlowGoogleが開発したオープンソース機械学習フレームワーク。大規模なプロダクション環境でのスケーラビリティに優れ、エンタープライズレベルのAI開発をサポート。プロダクション環境での機械学習デプロイメントにおける業界標準。TensorFlow Servingやクラウド連携により企業採用が継続拡大。Apache 2.0Python
C++		公式
2PyTorchFacebookが開発した動的計算グラフを特徴とする機械学習フレームワーク。研究開発に適した柔軟性と直感的なPythonic APIで学術界・研究機関に人気。研究・実験分野でのトップ選択肢として確立。大手テック企業や大学での採用により、学術論文での使用率が急増。BSD-3-ClausePython公式
3scikit-learnPythonの代表的な機械学習ライブラリ。豊富な古典的機械学習アルゴリズムを提供し、初心者から専門家まで幅広く利用される。データサイエンスの標準ツール。機械学習入門や中小規模プロジェクトでの定番選択肢。教育機関や実務でのプロトタイピングにおいて不可欠なライブラリとして継続利用。BSD-3-ClausePython公式
4Apache Spark大規模データ処理のための分散コンピューティングフレームワーク。MLlibライブラリによりスケーラブルな機械学習を実現。ビッグデータ分析の標準プラットフォーム。ビッグデータとクラウドコンピューティングの普及により需要継続。バッチ・リアルタイム両対応でエンタープライズでのデータパイプライン構築に重要。Apache 2.0Scala
Python
Java		公式
5KerasTensorFlow、PyTorch、JAXの高レベルAPIとして機能するニューラルネットワークライブラリ。シンプルなAPIでディープラーニングモデルの迅速なプロトタイピングを可能にする。ディープラーニング入門者の標準選択肢として定着。教育・プロトタイピング分野で継続的に重要な役割を果たす。Apache 2.0Python公式
6PandasPythonのデータ操作・分析ライブラリ。構造化データの処理・変換・分析における必須ツール。データサイエンティストの作業効率を大幅に向上させる。データサイエンス分野での基盤ライブラリとして不動の地位。機械学習の前処理からビジネス分析まで幅広いデータ作業で必須。BSD-3-ClausePython公式
7NumPyPython科学計算の基盤ライブラリ。多次元配列操作と数値計算機能を提供し、ほぼ全ての Python データサイエンスライブラリの基礎として機能。Pythonデータサイエンスエコシステムの中核として絶対的な地位。機械学習・AI分野の成長とともに重要性が増加。BSD-3-ClausePython
C		公式
8Apache Airflowプログラム可能なワークフロー管理プラットフォーム。データパイプラインの構築・スケジューリング・監視を統合的に管理。MLOpsやデータエンジニアリングで重要。データエンジニアリングとMLOpsの普及により需要急増。複雑なデータパイプライン管理の標準ツールとして企業採用が拡大。Apache 2.0Python公式