Pythonは、機械学習やディープラーニングなどのAI（人工知能）やWebアプリケーション開発に広く使用されています。Pythonを使用する際の土台として機能するソフトウェアのことをPythonフレームワークと呼びます。
Pythonフレームワークは、共通するコードに機能性を加えて形成された骨組み、枠組みです。特に機械学習・ディープラーニングなどのAIやWebアプリケーションを開発する際、膨大な量のプログラムを書かなくてはなりません。しかし、フレームワークを使用することで、プログラムの記述量を大幅に削減し、工数をさげる事が可能です。
以下に、Python開発の際によく使用されるPythonフレームワークをいくつか紹介します。
- TensorFlow: GoogleのAI部門によって開発され、莫大な数値コンピューティングに完璧に適しており、バイオサイエンスなど多くの分野で使われています。
- Torch: LuaJITプログラミング言語上で動くGPU志向のAIコンピューティングフレームワークです。
- Caffe: Ph.D.プロジェクトとして、Yangqing Jia（彼は今Facebookで働いています）によって独自に作られ、世の中で最も人気のフレームワークの一つとなりました。
- Theano: 2007年から開発されているPythonベースの機械学習ライブラリで、データマイニングやデータ分析はもちろん主要なAIの問題を扱うことができます。
- Keras: Pythonで書かれたフレームワークで、TheanoやTensorFlowのような他のフレームワークの上で動かせるという特徴があります。
これらのフレームワークは、それぞれ異なる特性と利点を持っています。適切なフレームワークを選ぶことで、PythonとAIの組み合わせは非常に強力なツールとなります。これらのフレームワークを学び、PythonとAIの可能性を最大限に引き出しましょう。.