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2022年のシラバス改訂により、今後のE資格試験では、PyTorch又はTensorFlowのどちらかのフレームワークを用いた実装も行うようになりました。
ただ、これらの使用経験が無い方には、どちらを選ぶべきかの判断は難しいと思います。
そのような方のために本記事では、どちらを選ぶべきか筆者の考えを紹介しましょう。
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この記事の信頼性についてですが、筆者は上記フレームワーク両方の利用経験があり、シラバス改訂後のE資格試験にも合格しているため、信頼できる情報が提供できるはずです。
各フレームワークの概要
まずは簡単にTensorFlowとPyTorch、両方のフレームワークの概要を説明します。
説明不要という方は読み飛ばして頂いて構いません。
TensorFlow
TensorFlowはGoogleが開発したディープラーニング用フレームワークです。
特徴としては以下が挙げられます。
- 扱いが容易
- 実務での利用が多い
TensorFlowにはKerasという内部モジュールが存在し、これを利用することによって直感的に分かりやすい形でモデルを設計することができます。
その扱い易さから一般ユーザからの人気が高く、実務方面での利用が多いです。
ただ、Kerasを利用する場合、少し処理速度が遅くなってしまう点は欠点でもあります。
PyTorch
PyTorchはFacebook（ 現在はMeta ）が開発したディープラーニング用フレームワークです。
特徴としては以下が挙げられます。
- メモリ効率が良く、細かいカスタマイズも可能
- 研究での利用が多い
PyTorchはメモリ効率、カスタマイズ性の高さから研究者からの人気が高いです。
ただ、プログラムの書き方が複雑なため、扱いが少々難しく、一般ユーザからの人気はそれほど高い訳ではありません。
結論：TensorFlowを選ぶべき
TensorFlowとPyTorch、それぞれの概要を簡単に説明しました。
これを踏まえ、結局、E資格の試験ではどちらを選択すべきかをお話しします。
結論としてはTensorFlowを選択しましょう。
理由は単純にTensorFlowの方が簡単だからです。
TensorFlowの方が簡単
TensorFlowには、Kerasという内部モジュールが存在します。
ユーザはKerasを使うことにより、モデル構築などのディープラーニングの処理をかなり簡潔に実装することが可能です。
その要因としては以下が挙げられます。
- サブの処理は自動で実行
- 専用のデータ型を意識する必要がない
ディープラーニングを実現するには、それを成立させる多くの処理の実装が必要になりますが、Kerasはサブの雑多な処理を自動で実行してくれます。
そのため、ユーザ側がすることは多くありません。
メイン処理用のメソッドをいくつか呼び出すだけです。
また、NumPy型のデータを処理できるため、計算効率の良いフレームワーク専用のデータ型の扱いを覚えておく必要もありません。
当然、使いやすく習得までの負担も小さいフレームワークを使用する方がプログラミング問題での得点はしやすいです。
E資格の合格だけが目的であれば、Kerasが使えるTensorFlowを選ぶ方が良いと思います。
おまけ：おすすめの研修業者を紹介
本記事を通して伝えたいこととしては以上です。
以降はおまけとして、まだE資格の研修の受講先が決まっていない方に向けに筆者のおすすめの研修業者を紹介します。
筆者の受験期の経験を踏まえて書いているため、信頼できる内容になっているはずです。
キカガクの研修がおすすめ
E資格の研修には、キカガクの研修プログラムをおすすめします。
キカガクはAI・機械学習を学べる動画学習プラットフォームです。
ディープラーニングやデータサイエンスなど、AI領域の各分野について学べる講座がいくつも用意されており、その中にE資格の対策講座もあります。
勿論、JDLA認定プログラムに指定されているため、修了すればE資格の受験が可能です。
キカガクの講座をおすすめする理由は以下が挙げられます。
- 完全オンラインでの受講が可能
- 教材の視聴期間の制限無し
- 分かりやすい教材（ 口コミでの裏付けアリ ）
- 講師の対応が良い（ 口コミでの裏付けアリ ）
キカガクは研修がオンラインで完結しており、何処に住んでいても受講が可能です。
また教材の視聴期限もないため、柔軟に受講計画を立てることができます。
そして、最も特筆すべき点は、教材の分かりやすさ・講師の対応の評判が良いことです。
教材の分かりやすさ・講師の対応の良さをアピールする研修業者は多いですが、それらと実際の評判が一致しないケースは珍しくありません。
その反面、キカガクは口コミでの評判も大変良いです。
研修の質はかなり信頼できると思います。
Twitterでの口コミを紹介
キカガクの実際の口コミもいくつか紹介しておきましょう。
なお、良い評価・悪い評価の口コミを両方紹介します。
まずは良い評価からです。
機械学習の復習のため #キカガク さんの「人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座」の動画がわかりやすくて、とても助かってます🌟
— トール＠暗号資産アカ (@thor_crypton) January 2, 2022
１講座２時間半くらいで初級、中級、上級あり
Udemyで２倍速で見ていますが楽しく見てます🌟
特にリファーコードとか無いですが機械学習の基礎にはオススメです！ pic.twitter.com/3iFPcbcwLK
キカガク流のe-Learningを受講してみて、なるほど家庭教師とはこんなもんなのだろうかと感心してる。
— ゾネえもん (@sny0421) August 2, 2019
思考のプロセスをスムーズに出せる力が魅力的だ。上手なアウトプットの例としてはもちろん機械学習、AIの学習コンテンツとしても優秀だ。。。
地頭の良さを感じる。。。
キカガクさんの長期コースめちゃくちゃ勉強になりました。
— Taka-OpenCV勉強中 (@zootoeigo) November 1, 2020
・講師陣が超丁寧【全ての質問に懇切丁寧に回答】
・AI+Webアプリ開発【初めて全体像が理解できました】
・大量の学習教材と共に卒業【卒業がスタート！】
キカガクさんじゃなかったら受講してなかったです。感謝！https://t.co/csYvACvfyL
前述の通り、教材の分かりやすさ・講師の対応の良さに言及する人が多いことが見て取れます。
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悪い評価の口コミについても見てみましょう。
#今日の積み上げ
— mts33 (@mts336) December 26, 2021
○本業#Django ⇒ #Heroku
繰り返ししか、覚える術はないな〜。コロナでオンサイトが無くなって、#キカガク リアル教室に訪れないまま終わってしまうのが哀しい。。コロナ収まったら、OB会などの勉強会をぜひ開催して欲しいです✨ 今日は空気が澄んでいて、荒川から富士山みえた🗻
オフラインでの受講体制が無いことについての不満が綴られています。
先程はオンライン完結の体制をメリットとして紹介しましたが、講師から直接指導して貰いたい人にとっては逆にデメリットとなるようですね。
