機械学習ライブラリ・ディープラーニングフレームワーク15選

機械学習ライブラリ・ディープラーニングフレームワークおすすめ15選：特徴・便利な点・利用方法など 機械学習・ディープラーニングなどAI技術を身近にしたものにライブラリ・フレームワークがあります。機械学習系の実務でもライブラリを使用するケースは多く、ITエンジニアなどプログラミング経験者が初めて機械学習（Machine Learning）／ディープラーニング（Deep Learning）を学ぶ際には、まずはライブラリを使用し簡単なコードを書いてみることもおすすめです。 ただし、ライブラリ・フレームワークは万能ではありません。実現したい内容に応じてどのライブラリを使用するか選択する必要がありますし、ライブラリが手助けしてくれる部分のほかは開発が必要です。 また、機械学習に利用できるライブラリやフレームワークは豊富にあるため、それぞれの特徴やメリット・デメリットについて俯瞰して知りたいという方も