[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。

[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!

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HR、教育、医療、不動産など幅広い応用分野にわたっており、さまざまな面で参考になるでしょう。

(※本記事は、2017年10月のメール取材をもとに作成しています。回答なし、または非公開の項目は掲載していません)

画像解析(写真・イラスト)

#CBK scnnr

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#CBK scnnr(カブキスキャナー) - ファッションスナップを解析する人工知能(scnnr.cubki.jp

プログラミング言語 Python 3.6.3, Golang 1.9.1
ライブラリ TensorFlow 1.3.0, Sonnet 1.13
インフラ AWS(ECS, EC2, S3, ElastiCache, ELB, API Gateway, SQS, Kinesisなど), 社内サーバ
Webサーバ なし(静的ページはS3から直接配信)
APサーバ Golang(net/http, graceful, go-swagger)
サーバOS Linux(Ubuntu 16.04)
DB S3, Redis 3.2
CI/CDツール CircleCI
各種ツール Docker

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