[37選]機械学習ライブラリやフレームワークは? 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査! Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾! 今回は、人工知能(機械学習、深層学習、画像処理など)を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
設定不要のビルドツール parcelというビルドツールが空前の勢いでGitHubスターを集めており、リリース数日で5000スターを超えています。今日だけでも1000スター以上増えており、Googleなどの有名企業リポジトリ以外でこのスピードで人気がでるのは異例です。 https://github.com/parcel-bundler/parcel https://parceljs.org/ 実際に試してみたところ、これはwebpack一強時代を終わらせるレベルの使いやすさだと確信しました。 作者はAdobeのエンジニアで、その他著名エンジニアも続々と参加している様子です。 webpack疲れ webpackが出た当初、webエンジニアはgulp/grunt疲れの状態だったことを覚えている方もいるかと思います。 webpackの統合された設定ファイルは、タスクランナーで逐次処理していたものを
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